人工智能与人的智能，改变一生的思维模型分享【4】决策树

决策树（ DECISION TREE）

一般由一个决策图和若干可能的结果组成。是一种通过罗列解题的关键步骤以及各步骤发生的条件和结果，由此来创建到达目标的规划。

我们很早就知道有一个方法，叫做当你苦闷、纠结的时候，把你的所思和所想都写出来。写出来，就清晰了。而在头脑中，总是混乱的。这其实就是用到了决策树的思维模型。

唯一的难点是，每个条件或者理由的分支，我们不知道其发生的概率，想做出客观理性的决策，也是很难的。

但是，记住一句话，一切是最好的安排，你的认知如此，就大胆决策好了。

决策树模型是用树状结构拆解复杂问题的思维工具，像玩「层层闯关游戏」一样，通过**“如果…那么…”的因果链**，把模糊的决策变成清晰的路径地图。

决策树的核心价值（四大黄金定律）

1. 结构化拆解：把“乱麻”变成“乐高积木”

底层逻辑：任何复杂决策都有关键变量。

例如买房决策：预算 > 地段 > 学区 > 户型，而非纠结“感觉好不好”

经典案例：亚马逊面试题
  ▸ 问题：估算芝加哥有多少钢琴调音师？
  ▸ 决策树拆解：
    ① 芝加哥人口 → ② 家庭户数 → ③ 钢琴保有量 →
    ④ 每年调音次数 → ⑤ 调音师工作效率 → 得出合理估值

2. 优先级思维：抓住20%的关键判断点

二八定律：80%的决策质量取决于前20%的分裂条件
  ▸ 错误示范：选工作时先比较“茶水间有无咖啡机”，而非“行业成长性”
  ▸ 正确操作：特斯拉自动驾驶的决策树优先级：
    行人识别 > 车道保持 > 车速控制（生死问题优先于体验问题）

3. 对抗“选择困难症”：给每个选项标价

量化思维：用信息增益（Information Gain）评估判断价值
  ▸ 例如投资决策树：
    「投资A项目」的预期收益 = （成功概率×回报） - （失败概率×亏损）
  ▸ 实战工具：用Excel给决策树分支赋值

4. 动态进化：没有“一劳永逸”的完美模型

剪枝（Pruning）思维：定期砍掉失效分支
▸ 商业案例：Netflix砍掉DVD租赁业务（旧分支），全力投入流媒体（新主干）
经典错误：柯达死守胶卷决策树，拒绝修剪“数码摄影”新分支

人生选择决策树（价值百万的建议）

是否要辞职创业？
├── 是 → 是否有6个月应急资金？
│   ├── 是 → 产品或服务验证过市场需求吗？
│   │   ├── 是 → 行动！
│   │   └── 否 → 先做MVP测试
│   └── 否 → 存钱后再考虑
└── 否 → 当前工作能否带来80分以上成长？
     ├── 是 → 优化现有赛道
     └── 否 → 骑驴找马跳槽