¿Qué hace un árbol de probabilidad tenemos de que un árbol de decisión Regular No puede

? Árboles de probabilidad y árboles de decisión son representaciones gráficas de los resultados esperados. Aunque parecen similares , un árbol de probabilidad tiene una serie de características de un árbol de decisiones no es así, que van desde el tipo de datos en cuestión de cómo se utilizan los dos. Árboles de probabilidad se utilizan generalmente para enseñar los principios de probabilidad o para ayudar a los pensadores visuales entienden probabilidad. Los árboles de decisión se utilizan para tomar decisiones. Objetivo fijo

Un árbol de probabilidad sólo se utiliza para encontrar las probabilidades. Una vez que haya terminado con él , no se puede cambiar en otra cosa . Una vez que trazar una decisión mediante un árbol de decisión , puede asignar valores de probabilidad a diversas consecuencias de la decisión que ha correlacionado , efectivamente convirtiéndose en un árbol de probabilidad. Un árbol de decisión puede llegar a ser un árbol de probabilidad , pero un árbol de probabilidad no puede convertirse en un árbol de decisión .
Valores inmediatos

Un árbol de probabilidad tiene sus valores ya escrito en ella. Un árbol de decisión tiene sus valores asignados después, Un árbol de probabilidad tiene una fórmula fija una vez que todo el proceso de decisión ha sido trazado
Fórmulas

: . Cuando se mueve a través de un árbol de probabilidad , multiplique los valores , y al mover el árbol de probabilidad de agregar los valores . Un árbol de decisión , por otro lado , no necesariamente tiene una fórmula . Más bien, es una forma de mostrar la información; usted no tiene que seguir ninguna función matemática específica o incluso incluir números en absoluto.
Resultados Múltiples

Un árbol de probabilidad puede comparar varios resultados. Usted puede utilizar un árbol de probabilidad para comparar las probabilidades de una cosa sucede a pesar de la otra o las probabilidades de las dos cosas sucede . Un árbol de decisión , por otro lado, tiende a hacer las cosas un poco más específico . Dado que se está calculando decisiones en un árbol de decisiones , la implicación es que al elegir una cosa que usted está eligiendo no hacer otra . De esta manera, los árboles de probabilidad dan más información.