首先教材认为事件树是故障风险发生后的分析，即故障如果没发生或者有不发生的可能都不能使用事件树，因此此时没有构成风险事件而决策树不是，其决策时是专门针对不确定事件的发生其次事件树发生的可能性仅仅有两种，要么成功要么失败而决策树不是这样的，其是根据概率发生的可能性会有多种情况来应对；决策树法是一种基于树形结构的决策方法它的主要特点是通过将问题的各个因素及其相互关联按照树状结构进行可视化展示，帮助决策者更加直观地进行决策分析具体来说，决策树法通过构建决策树模型，将决策问题分解为不同的决策节点和分支，每个节点代表一个决策变量或条件属性，每个分支代表不同的决策结果或路径；DTI是决策树归纳法的简称以下是对DTI的详细解释定义DTI是一种直观而有效的数据挖掘方法，通过构建决策树的逻辑结构来辅助决策核心原理DTI将数据按照其值进行分层，形成树状结构每个决策点代表一个子类划分，决策树的层次对应着决策过程中的不同概念构成元素决策树由方框和圆圈构成决策点。
决策树是一种解决分类问题的算法决策树，是一种通过图示罗列解题的有关步骤以及各步骤发生的条件与结果的一种方法决策树不仅可以帮助人们理解问题，还可以帮助人们解决问题每个决策或事件都可能引出两个或多个事件，导致不同的结果，把这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树决策树一般；决策树是一种图解法决策树DecisionTree是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树在机器学习中，决策树是一个；决策树是一种基于树形结构的分类模型，特别适合解决监督学习中的分类问题它的基本原理是通过选择数据中的某个特征进行划分，将数据集按照特征值的不同进行分类这一过程会递归地在每个子数据集中重复，直到满足特定的停止条件，比如数据集的数量小于某个阈值，或者是所有数据都归属于同一类别在预测阶段；决策树是一种常用的机器学习算法，主要用于分类和回归问题它的工作原理是通过树状图来展示决策过程，每个节点代表一个特征属性上的判断条件，每个分支代表某个判断条件的输出，每个叶子节点代表一种分类结果在构建决策树时，算法会尝试找到最能划分数据的特征，以此为依据进行分支，直到满足某种停止条件；决策树 决策树又称判定树，是一种呈树状的图形工具，适合于描述处理中具有多种策略，要根据若干条件的判定，确定所采用策略的情况左端圆圈为树根表示决策结点由决策结点引出的直线，形似树枝，称为条件技，每条树枝代表一个条件中间的圆圈称为条件结点右端的实心圆表示决策结果决策树中条件结点。
决策过程决策树是一种基于树形结构的图形化决策模型，通过一些既定规则筛选，将数据特征通过决策节点转化为决策结果，在各个节点做出不同的决策，最终产生决策结果决策表是一种基于矩阵的决策描述形式，通过在表格中采用条件规则和决策结果进行描述，决策表可用于对一些可由条件控制的操作过程进行描述，是一；画决策树的步骤如下A先画一个方框作为出发点，又称决策节点B从出发点向右引出若干条直线，这些直线叫做方案枝C在每个方案枝的末端画一个圆圈，这个圆圈称为概率分叉点，或自然状态点D从自然状态点引出代表各自然状态的分枝，称为概率分枝E如果问题只需要一级决策，则概率分枝末端；如下决策树分析法是指分析每个决策或事件即自然状态时，都引出两个或多个事件和不同的结果，并把这种决策或事件的分支画成图形，这种图形很像一棵树的枝干，故称决策树分析法选择分割的方法有好几种，但是目的都是一致的对目标类尝试进行最佳的分割一般都是自上而下的来生成的每个决策；决策树Decision Tree常用于研究类别归属和预测关系的模型，比如是否抽烟是否喝酒年龄体重等4项个人特征可能会影响到‘是否患癌症’，上述4项个人特征称作‘特征’，也即自变量影响因素X，‘是否患癌症’称为‘标签’，也即因变量被影响项Y决策树模型时，其可首先对年龄进行划分，比如。
决策树法是一种风险型决策技术，它通过构建树状图来形象地表示决策过程这种方法将决策节点备选方案分支可能的结果以及相关的概率分支结合在一起，形成一个直观的图形表示决策树包含两个基本部分主观决策部分和客观结果部分它特别适用于处理风险型决策问题在决策树分析中，每个决策或事件都可能；决策树法属于什么决策方法如下决策树属于风险型的决策风险型指的就是未来情况不确定但是知道每个事件发生的概率，多级风险型决策对应的方法一般都是决策树法但决策树的这种明确性可能回带来误导比如，决策树每个节点对应分割的定义都是非常明确毫不含糊的，但在实际生活中这种明确可能带来麻烦一；决策树Decision Tree常用于研究类别归属和预测关系的模型，比如是否抽烟是否喝酒年龄体重等4项个人特征可能会影响到‘是否患癌症’，上述4项个人特征称作‘特征’，也即自变量影响因素X，‘是否患癌症’称为‘标签’，也即因变量被影响项Y决策树模型时，其可先对年龄进行划分，比如以。