运用决策树法时,使用的估计值越多,决策所冒的风险就越小。

这句话的意思是,在运用决策树法进行决策时,使用的变量和影响因素越多,所做出的决策就越稳健,风险也越小。这是因为:

1. 使用更多变量可以让决策者在决策前可以综合考虑更多信息,这使得决策的依据更加全面和准确,减小了遗漏重要信息的风险。而如果只考虑有限的几个因素便草率做出决定,可能由于忽略了某些关键的影响因素而做出的决定存在较大风险。

2. 使用更多变量意味着需要同时权衡更多的因素,这使得最终做出的决定往往是在综合平衡各种影响下得出的较为温和的选择。而如果只关注某一两个因素便轻率地作出极端决定,那么该决定可能面临的风险也较大。

3. 增加更多的影响因素也意味着能够从更多的角度审视问题,这可以减小由某一变量的误判或偏差而带来的风险。任何一种方法或模型在运用时都面临一定的限制和不确定性,增加变量可以在某种程度上分散这些不确定性带来的风险。

4. 另外,随着考虑变量的增加,决策树的层级也会更深,这使得最终得到的决定也往往是经过多层判断和筛选的结果。这种逐步缩小范围、逐渐厘清的过程,也有助于削减决策的风险。

所以,总体来说,采用决策树法时使用的变量和影响因素越全面,做出的判断便越稳妥,决策也面临的风险越小。但变量过多也会带来运算量的增加和决策的复杂度上升。所以在实际应用中需要综合考虑,选择适当的变量数量。