查理·芒格所提倡的跨学科知识以及多元思维模型，在《穷查理宝典》中提到了超过100个思维模型。我们正以学习思维模型的方式，深入探讨和研究这些模型，不仅会理解其原始出处和原理，而且会结合自身的工作和生活进行实践运用，期望将这些思维模型融入我们的知识结构中。
决策树理论是我们当前学习的第七个思维模型。
本文将通过解析百科的内容及结合刘润5分钟商学院的决策树案例来解读决策时理论。理论部分可能初看晦涩难懂，但通过后续的案例解析，大家可以更清晰地理解其应用。
决策树（Decision tree）是一种特殊的树形结构，用于创建达到目标的规划。在运筹学，特别是决策分析中，它帮助确定最有可能达到目标的策略。当决策需要在不完全确定的知识情况下在线采用时，决策树应与概率模型并行，作为最佳选择模型或在线选择模型算法。以下是关于决策树的详细解释：
1. 定义与基本概念：
决策树由决策图和可能的结果（包括资源成本和风险）组成。每个节点代表某个对象或某个可能的属性值，而每条分叉路径代表该属性值的某种可能性。叶节点则对应从根节点到该叶节点所经历路径代表的对象值。
2. 决策树的类型：
决策树包含三种类型的节点：决策节点，通常用矩形框表示；机会节点，通常用圆圈表示；终结点，通常用三角形来表示。
3. 决策树的优点：
易于理解和实现；数据准备往往简单或不必进行；能同时处理数据型和常规型属性；是一个白盒模型，逻辑表达式容易推出；易于通过静态测试进行模型评测。
4. 决策树的运用案例：
以找对象为例，通过一系列问题构建“相亲决策树”，如年龄、长相、收入、是否学习等，层层筛选，最终找到最合适的对象。这个工具能帮助我们在不确定的情况下做出最优的决策。
5. 剪枝技术：
剪枝是决策树停止分支的方法之一，分为预先剪枝和后剪枝。后剪枝技术可以克服“视界局限”效应，利用全部训练集的信息，但计算量较大。预剪枝则可能在树的生长过程中设定指标停止生长，但可能过早停止分支，限制了树的进一步发展。
概率树（Probability Tree）在决策树的基础上加入了条件发生概率的预测和结果收益的评估。它通过加权平均得到一个“期望值”，以辅助决策。
不论是通过决策树还是概率树，我们都能更科学、更合理地做出决策。同时希望大家能在学习这些思维模型的过程中，不仅能理解其理论，更能将其应用到实际生活和工作中。