説明
デシジョンツリーはフローチャートのような構造であり、各内部ノードは属性の「テスト」を表します（例：
コイントスが表か裏かを問わず、各ブランチはテストの結果を表し、各リーフノードはクラスラベル（すべての属性を計算した後に行われる決定）を表します。ルートからリーフへのパスは、分類ルールを表します。
意思決定分析では、意思決定ツリーと密接に関連する影響図が視覚的および分析的な意思決定支援ツールとして使用され、競合する代替案の期待値（または期待効用）が計算されます。
デシジョンツリーは、次の3種類のノードで構成されます。
1.決定ノード-通常は正方形で表されます
2.チャンスノード-円で表されます
3.エンドノード-三角形で表されます
デシジョンツリーは、オペレーションズリサーチ、特にデシジョン分析で一般的に使用され、目標を達成する可能性が最も高い戦略を特定するのに役立ちます。実際には、不完全な知識の下でリコールなしで意思決定をオンラインで行う必要がある場合、意思決定ツリーは、最良の選択モデルまたはオンライン選択モデルアルゴリズムとしての確率モデルと並列化する必要があります。決定木の別の使用法は、条件付き確率を計算するための記述的手段としてです。
決定ツリー、影響図、ユーティリティ関数、およびその他の決定分析ツールと方法は、ビジネス、医療経済学、および公衆衛生の学校の学部生に教えられており、オペレーションズリサーチまたは管理科学の方法の例です。