决策树法期望值（Expected Value of a Decision Tree）是指在决策树的所有分叉节点上求和，来表示所有可能结果的期望值。该值用于比较不同可能方案的最终选择，也称为概率值。 决策树期望值可以通过计算概率乘以每个结果的收益来计算。换句话说，它可以通过根据每个结果的可能性和最终结果的价值来比较不同的结果。 例如，在一个决策树中，有三个可能的结果，A，B和C。假设每个结果的概率分别为0.4，0.3和0.3，并且每个结果的价值分别为50，20和10。则该决策树的期望值（EV）为： EV = 0.4 * 50 + 0.3 * 20 + 0.3 * 10 = 34 因此，期望值可以用来衡量采取一种策略时获得的收益。在上述例子中，采取一种策略可以使结果达到总价值为34的最优结果。 拓展知识：决策树法期望值可以用不同的算法计算，如期望值最大算法、最小期望熵算法和最大熵算法。除此之外，此方法还可以用来分析风险因素和环境条件，以便及时调整策略，以达到最优的投资结果。