Продолжаем про принятие решений в странных ситуациях. Деревья принятия решений — это один из инструм

Продолжаем про принятие решений в странных ситуациях. Деревья принятия решений — это один из инструментов для такого и для машинного обучения.

Когда вы это запускаете на мясе, это инструмент, чтобы структурировать себе мышление и просчитать наилучший вариант действий. Цель — сделать осознанный рациональный выбор. Ну или как пойдёт.

Представьте, что вы стоите на развилке. Каждая дорога ведет к новым развилкам, но некоторые из них — это не ваш выбор, а случайные события (пойдет дождь или нет, конкурент выпустит продукт или нет). Можно нарисовать эту карту будущего, оценить каждый возможный исход и, двигаясь в обратном направлении, найти самый выгодный первый шаг.

Поскольку будущее неопределенно, мы не можем просто выбрать путь с максимальной прибылью. Вместо этого мы рассчитываем ожидаемую стоимость для каждого случайного события. Это “средневзвешенный” результат, который мы бы получили, если бы повторяли эту ситуацию много-много раз.

Разбираем:

Пятница, вечер. Друзья устраивают вечеринку. Вы устали, и погода на улице непонятная. Может, будет холодно.

Теперь нам нужна оценка. Будем ставить баллы удовольствия от -10 до +10, где +10 — идеально проведенный вечер, -10 — вечер испорчен.

— Вы знаете, что вечеринка будет отличной. Само по себе посещение дает +9 очков удовольствия. — Остаться дома — это уют и отдых. Ценность этого +3 очка. — Таскать с собой куртку, если она не нужна — это небольшой минус. Скажем, -2 очка. Если нужна — 0. — Замерзнуть по дороге домой — очень неприятно и ещё можно простыть, -10 очков.

Теперь оцениваем вероятности пальцем к носу. — Будет холодно: 70% — Будет тепло: 30%

Дальше наша задача — пробежаться по дереву и понять, в какой ветке у нас больше всего очков.

— Уютный вечер на диване всегда даёт 3 очка, и это финал. — Если вы были на вечеринке, у вас есть куртка, и она пригодилась, то это 9 очков. — Вы на вечеринке, но зря таскали с собой куртку — 7 очков. — Вы были на вечеринке, но ужасно замерзли по дороге домой -1 очко. — Вы на вечеринке, и вам не пришлось таскать куртку. Идеально, 9 очков.

Теперь мы знаем вознаграждения за каждую ветку, и надо посчитать вероятность наступления такой ветки.

Брать = (0,7 ㄨ 9) + (0,3 ㄨ 7) = 6,3 + 2,1 = 8,4 Не брать = (0,7 ㄨ -1) + (0,3 ㄨ 9) = -0,7 + 2,7 = 2 Остаться дома = 3

Вариант взять куртку в среднем даёт +8,4 очка. Не брать куртку только +2 очка.

Поэтому идём и берём (причём, кстати, лучше остаться дома, чем не брать куртку и идти).

То есть вам надо представить все варианты в комбинациях и решить, не какой вариант выбрать, а какое поведение даёт больше вознаграждения.

Особенности подхода: — Структурирует мышление. Придётся чётко определить варианты и их исходы. Обычно не подходит гуманитариям, потому что часто упирается в дилемму вагонетки, которую принято решать по месту, а до этого про неё не думать. — Делает неявное явным. Требует оценить вероятности и ценности, что заставляет оценивать всё, а бояться-радоваться на уровне интуиции. — Есть какой-никакой матаппарат для оценки веток. — Вы видите не только потенциальную выгоду, но и возможные убытки и их вероятность. — Но “мусор на входе — мусор на выходе”. Качество анализа полностью зависит от точности оценок вероятностей и исходов. — Оценка часто субъективная и через задницу. — Модель предполагает, что вы нейтральны к риску. — Реальный мир сложнее: исходов может быть сильно больше, и бывает истинная неопределённость.

Но эти вот деревья решения отлично помогают готовиться к тем же переговорам — “Если они сделают так, то мы”, “Если они сделают иначе, то мы” — в особенности, понять, что вам нужно узнать или доделать до этих переговоров.

Вот предыдущие посты про качество решения, про процесс принятия решения. Плюс будет про оценку вероятностей. И ещё у нас остаётся 2 вида неопределённости: истинная и активная (когда против вас кто-то играет). Про второе позже.

— Вступайте в ряды Фурье! | Самые интересные посты — Игорь Владимирович, вы у нас в начале года томик “Мёртвых душ” брали, и не вернули. Как будем решать вопрос? Вы же понимаете, что теперь должны нам два тома?