《一塊提拉米蘇，讓我懂了 AI 的決策樹》

早上比較晚吃，中午想說就直接啟動下午茶模式，我來到一家老咖啡館，坐在窗邊望著陽光灑進木窗的縫隙，翻著甜點菜單。

腦袋裡出現一個熟悉的聲音（是的，我的腦袋有劇場）：「今天要不要來塊甜點？要的話，吃什麼？」

這聲音不是幻覺，而是我內建的 AI 小幫手

決策樹精靈「小樹」。

【1｜情境：小樹幫我決定吃什麼】

小樹像個問問題高手，一層一層引導我往某個答案走去：

☀今天心情不錯嗎？ → 有點小幸福

☀想吃點甜的嗎？ → 當然，值得犒賞

☀想吃涼的還是熱的？ → 涼的，夏天嘛

☀喜歡綿密滑順、有咖啡香的甜點嗎？ → 被說中

「那就來一塊提拉米蘇吧！」

我一邊吃著，一邊想著：這不就跟 AI 中的「決策樹」一樣嗎？

【2｜決策樹是什麼？用人類大腦來比喻】

決策樹是 AI 中一種超實用的分類與預測方法，它其實很像人腦在思考時的「如果…那就…」邏輯。

♨每一層節點是「問題」

♨每一個分支是「答案」

♨最底下的葉子，就是最終的「選擇結果」

舉個超生活化的例子：

要不要點甜點？

→ 如果今天心情好

→ 如果想吃涼的

→ 如果喜歡滑順 → 提拉米蘇

這整段，其實就是一棵隱形的「選擇樹」，而 AI 也是照這樣的邏輯來預測結果。

【3｜AI 決策樹實際應用有哪些？】

決策樹被廣泛運用在許多 AI 情境中，尤其適合這些任務：

A. 醫療判斷（病症分類）

• 有沒有發燒？
• 咳嗽超過幾天？
• 有無旅遊史？
• 快篩結果是？

然後最後分類：流感、一般感冒、新冠？這不就是醫師開口問病史的邏輯嗎？ → AI 模仿人！

B. 銀行風險評估

• 有穩定收入嗎？
• 信用卡繳款紀錄正常嗎？
• 是否有未清債務？

這些條件都可以讓 AI 自動畫出一棵決策樹，幫你預測「這個人是否會違約」。

C. 客製化推薦系統（像Youtobe或Uber Eats）

• 平常偏好什麼類型？
• 最近幾次點什麼？
• 現在是白天還是晚上？
• 是週末還是平日？

AI 就會用這些特徵來幫你挑選「你現在最可能會喜歡的選項」。

【4｜一句話總結】

人的選擇邏輯，其實就是決策樹的原型。AI 只是把這套邏輯，轉成了數學的方式來運算與預測。