决策表与决策树的区别

当比较结果为真时，决策表和决策树都根据对属性或条件的评估返回结论。决策树评估不同的属性或条件，而决策表则评估相同的属性或条件集。在本文中，我们将讨论决策表和决策树的区别。在讨论它们的区别之前，我们必须了解决策表和决策树的定义、重要性、优点和缺点。

什么是决策表？

决策表，常用于决策过程，是一种组织化的方法，用于显示输入的不同组合及其相关的输出。因为它指示了条件和随后的操作之间的关系，所以它也被称为因果表。

决策表以表格形式表示决策逻辑，其中行表示不同的条件及其组合方式，列表示操作或结果。

用于创建决策表的因果图方法与此方法密切相关。为了确保不遗漏任何情况，决策表提供了一种简单且有组织的方式来查看每种可能的情况及其结果。

在程序上，借助编程语言中的 if-then-else 和 switch-case 表达式，决策表中捕获的信息也可以使用决策树和其他方法来描述。这些替代表示方法对于可视化决策过程或将其实现到代码中很有用。

决策表的重要性

1. 促进测试设计：测试人员可以通过使用决策表更有效地评估各种输入组合和软件状态的影响，决策表是测试设计技术的绝佳工具。这使得确保业务规则得到正确实现变得更加容易。
2. 简化复杂的业务规则：通过为实现和测试提供一个简单的起点，决策表为开发人员和测试人员提供了一种处理复杂业务规则的有组织的方式。
3. 增强开发过程：决策表通过使开发人员能够彻底分析各种场景来帮助开发人员。
4. 在测试和需求管理中有效：这些表是用于测试和需求管理中的有效工具，以确保在测试阶段已考虑了每种场景。
5. 支持需求准备：决策表提供了一种有组织的方式来创建精确而深入的需求，尤其是在处理复杂的业务流程时。
6. 建模复杂逻辑：决策表是软件开发的设计和测试阶段都有用的工具，因为它们也擅长建模复杂逻辑。

决策表的优点

决策表的几个优点如下：

1. 易于将业务流程转换为测试用例：使用决策表，可以将复杂的决策过程轻松转换为测试场景和测试用例。这有助于确保所有业务规则都经过了广泛的测试。
2. 迭代过程：可以使用迭代方法来开发决策表。第一次迭代创建的表为后续迭代的进一步细化奠定了基础，这确保了最终表是全面和准确的。
3. 易于理解：由于其直观的形式，广大用户都可以轻松使用决策表。由于其简单性，参与该过程的任何人都可以有效地创建测试用例和场景。
4. 完整的测试用例覆盖：决策表提供完整的测试用例覆盖，减少了返工的需要，并确保考虑了所有潜在结果。
5. 保证考虑了所有组合：它能够考虑任何可能的条件组合是决策表的主要优点之一。由于这种完整性，每种可能的情况都得到了考虑。

决策表的缺点

决策表的几个缺点如下：

1. 大型场景的复杂性：在处理大量情况和操作时，决策表可能会变得混乱且难以维护。它们也可能变得同样复杂且难以管理。
2. 耗时：构建具有复杂逻辑的决策表可能需要一段时间，特别是当多个条件以复杂的方式相互作用时。
3. 维护困难：当业务规则发生变化时，保持决策表更新可能很困难，特别是当表很大且复杂时。
4. 识别关系困难：当决策表未能清晰显示条件之间的关系或依赖关系时，可能难以理解一个条件如何影响另一个条件。
5. 冗余：如果维护不当，具有冗余行的决策表可能更难理解和维护。

什么是决策树？

决策树为决策过程和随后的相关操作提供可视化表示。决策树的叶节点指示作为对分支表示的条件的响应要执行的操作。

例如：考虑一个需要处理三个选项的图书馆会员自动管理软件（LMS）：新会员、续订和取消会员。

在此场景中

• 决策树以一个条件开始，例如会员请求的类型（新、续订或取消）。
• 树会分支出多条路径，每条路径根据所选内容都会导致不同的操作。
• 例如，选择“新会员”可能会导致颁发会员卡、收集个人数据以及建立付款信息。
• 选择“取消会员”可能会导致执行确认取消和更新会员数据库等操作，而选择“续订”可能会导致执行处理续订费用和更新当前详细信息等操作。

决策树的重要观点

1. 可视化表示：通过决策树，可以清晰地观察从条件到操作的流程，决策树提供清晰的图形化表示决策过程。
2. 分支和节点：在决策树中，分支代表选项或条件，叶节点代表由这些条件产生的操作或结果。
3. 顺序逻辑：使用决策树，可以表示顺序决策。在此场景中，每个决策都基于前一个条件的结果，从而产生逻辑流程。
4. 多功能性：决策树用于在各种领域（如软件开发、机器学习和业务流程建模）中建模决策路径和预测结果。
5. 数据驱动的决策：决策树使用过去的数据来预测未来结果，在机器学习中用于做出数据驱动的决策。
6. 实际示例：决策树，常用于客户服务，根据客户的输入（例如故障排除程序或服务选项）来确定最佳行动方案，这是一个常见的例子。

决策树的优点

决策树的几个优点如下：

1. 直观的可视化：决策树提供易于理解和遵循的决策过程的图形表示，它们从情况转移到行动。由于这种视觉清晰度，利益相关者能够更好地理解复杂的决策。
2. 处理复杂的决策：它们在存在多个条件层级的情况下效果很好，因为它们能够详细检查每个决策点。因此，决策树在选择取决于先前选择结果的情况下特别有用。
3. 处理各种数据类型的灵活性：决策树是用于数据分析和决策制定的多功能工具，因为它们可以处理数值和分类数据。
4. 有效分类数据：决策树是机器学习中的强大工具，可以根据特定条件快速准确地对数据进行分类。
5. 支持多个结果：决策树可以轻松处理具有多个可能结果的场景，为每种场景提供清晰的路径。

决策树的缺点

决策树的几个缺点如下：

1. 过拟合：当决策树变得过于复杂时，它们更容易过拟合其训练数据并捕获噪声而不是一般模式。
2. 不稳定性：与其他模型相比，决策树的稳定性较低，因为数据中的微小变化可能对树的结构产生重大影响。
3. 大型树的复杂性：与决策表类似，决策树可能会变得非常庞大和复杂，这使得管理和解释它们具有挑战性，尤其是在涉及许多特征的情况下。
4. 偏向特定属性：决策树可能偏向具有更多级别的属性，这可能导致对信息的错误分析。

决策表与决策树之间的关键区别

决策表和决策树之间存在几个关键区别。一些主要区别如下：

结论

总而言之，决策表和决策树都是维护和表达决策逻辑的有用工具，具体取决于决策过程的复杂性和类型。