서명 계약 예제에서는 영화 회사와 서명이 선호되는 옵션임을 알 수 있습니다. 그러나 이 옵션과 관련된 법적 수수료가 $10,000 또는 $30,000라고 가정하면 동일한 옵션을 선택하시겠습니까? 민감도 탭이 유용한 위치입니다. 여기서는 법적 수수료가 변경될 경우 의사 결정(예: 영화 회사와 서명 및 TV 네트워크 서명)이 어떻게 변경될지 평가할 수 있습니다. 0을 최소 값으로, 80000을 최대 값으로, 10000을 단계 크기로 입력한 다음 아이콘을 누릅니다. 민감도 평가를 누르면 의사 결정에 대한 보수가 어떻게 변경되는지 보여주는 그래프가 표시됩니다. $60,000 이상의 법적 수수료에 대해 TV 네트워크가 있는 Sign은 가장 높은 EMV를 생성합니다. 다른 (하위) 트리를 참조하려면 변수 섹션의 dtree 함수와 (하위) 트리의 이름을 사용합니다. 예를 들어 화요일에 가격 결정을 평가하는 트리(“tuesday_tree”)를 월요일에 가격 결정을 평가하는 트리에 포함한다고 가정합니다. 변수 섹션의 시작은 다음과 같이 보일 수 있습니다: 먼저 (1) 의사 결정 트리를 만들고 평가하려면 입력 편집기에서 트리의 구조를 입력하거나 (2) 파일에서 트리 구조를 로드합니다. 먼저 모델로 이동하면 [ 결정 분석 탭 결정] 예제 트리 구조가 표시됩니다. 이 구조는 data.tree 라이브러리의 개발자인 크리스토프 글루(Christoph Glur)의 예제를 기반으로 합니다. 새 구조를 입력하려면 트리의 이름을 제공하여 먼저 계산 단추 옆의 입력 상자에 레이블을 입력합니다.

아래 예제에서 의사 결정 트리의 이름은 다음과 같이 입력됩니다: 이름: 서명 계약. 다음 단계는 첫 번째 노드의 유형을 나타내는 것입니다. 옵션은 유형: 결정 또는 유형: 우연입니다. 지금은 변수를 건너뛰고 있지만 아래 섹션으로 돌아갑니다. 제공된 예제에서 첫 번째 노드는 의사 결정 노드입니다. 의사 결정자는 영화 회사와 서명하거나 TV 네트워크로 서명하기로 결정해야합니다. 첫 번째 옵션은 확률과 보수가 있는 기회 노드로 연결됩니다. 두 번째는 고정 된 보수를 가지고 있습니다. 트리의 일부 값이 관련되거나 반복되는 경우 변수 섹션을 사용하는 것이 유용할 수 있습니다. 여기서 값, 수식 및 기타 (하위) 트리에 레이블을 할당할 수 있습니다. 수식은 변수 섹션에서만 사용할 수 있으며 다른 곳에서는 사용할 수 없습니다.

서명 계약 예제에서는 하나의 변수(예: 법적 수수료)만 생성됩니다. 감도 탭에는 변수 섹션이 트리 구조에 포함되어야 합니다. 더 많은 변수를 사용하고 수식을 사용하는 Sign 계약 예제의 적응된 버전이 아래에 표시됩니다. Radiant의 예https://radiant-rstats.github.io/docs/model/dtree.html 회귀에 대한 다중 출력 트리의 사용은 다중 출력 의사 결정 트리 회귀에서 입증됩니다. 이 예제에서 입력 X는 단일 실제 값이며 출력 Y는 X의 사이네및 코신입니다. 예를 들어 아래 예제에서 의사 결정 트리는 데이터에서 학습하여 if-then-else 의사 결정 규칙 집합을 사용하여 사각 곡선을 근사화합니다.