决策树法的原理
它利用了概率论的原理，并且利用一种树形图作为分析工具。其基本原理是用决策点代表决策问题，用方案分枝代表可供选择的方案，用概率分枝代表方案可能出现的各种结果，经过对各种方案在各种结果条件下损益值的计算比较，为决策者提供决策依据。
决策树分析法是常用的风险分析决策方法。该方法是一种用树形图来描述各方案在未来收益的计算。比较以及选择的方法，其决策是以期望值为标准的。人们对未来可能会遇到好几种不同的情况。每种情况均有出现的可能，人们现无法确知，但是可以根据以前的资料来推断各种自然状态出现的概率。在这样的条件下，人们计算的各种方案在未来的经济效果只能是考虑到各种自然状态出现的概率的期望值，与未来的实际收益不会完全相等。
如果一个决策树只在树的根部有一决策点，则称为单级决策；若一个决策不仅在树的根部有决策点，而且在树的中间也有决策点，则称为多级决策。
决策树分析法有什么优点？
1、决策树分析法能显抄示出决策过程，具体形象袭，便于发现问题。
1、决策树分析法能把风险决策的各个环节联系成一个统一的整百体，有利于决策过程中的思考度，易于比较各种方知案的优劣。
3、决策树分析法既可以进行定性分析，也可以进行定量道计算。
决策树分析法是什么？
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。每个决策或事件（即自然状态）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。 决策树就是将决策过程各个阶段之间的结构绘制成一张箭线图。
优点：
1、可以生成可以理解的规则；
2、计算量相对来说不是很大；
3、可以处理连续和种类字段；
4、决策树可以清晰的显示哪些字段比较重要。
如何运用决策树进行决策分析
决策树分析法是通过决策树图形展示临床重要结局，明确思路，比较各种备选方案预期结果进行决策的方法。
决策树分析法通常有6个步骤。
第一步：明确决策问题，确定备选方案。对要解决的问题应该有清楚的界定，应该列出所有可能的备选方案。
第二步：绘出决策树图形。决策树用3种不同的符号分别表示决策结、机会结、结局结。决策结用图形符号如方框表示，放在决策树的左端，每个备选方案用从该结引出的]个臂(线条)表示；实施每一个备选方案时都司能发生一系列受机遇控制的机会事件，用图形符号圆圈表示，称为机会结，每一个机会结司以有多个直接结局，例如某种治疗方案有3个结局(治愈、改善、药物毒性致死)，则机会结有3个臂。最终结局用图形符号如小三角形表示，称为结局结，总是放在决策树最右端。从左至右机会结的顺序应该依照事件的时间先后关系而定。但不管机会结有多少个结局，从每个机会结引出的结局必须是互相排斥的状态，不能互相包容或交叉。
第三步：明确各种结局可能出现的概率。可以从文献中类似的病人去查找相关的概率，也可以从临床经验进行推测。所有这些概率都要在决策树上标示出来。在为每一个机会结发出的直接结局臂标记发生概率时，必须注意各概率相加之和必须为1.0。
第四步：对最终结局用适宜的效用值赋值。效用值是病人对健康状态偏好程度的测量，通常应用0-1的数字表示，一般最好的健康状态为1，死亡为0。有时可以用寿命年、质量调整寿命年表示。
第五步：计算每一种备远方案的期望值。计算期望值的方法是从"树尖"开始向"树根"的方向进行计算，将每一个机会结所有的结局效用值与其发生概率分别相乘，其总和为该机会结的期望效用值。在每一个决策臂中，各机会结的期望效用值分别与其发生概率相乘，其总和为该决策方案的期望效用值，选择期望值最高的备选方案为决策方案。
第六步：应用敏感性试验对决策分析的结论进行测试。敏感分析的目的是测试决策分析结论的真实性。敏感分析要回答的问题是当概率及结局效用值等在一个合理的范围内变动时，决策分析的结论会不会改变。
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