技术经济学 决策树
决策树介绍
决策树决策树是一种常见的机器学习方法，用于分类和回归。
它通过学习数据样本来构建一个决策规则的树结构，以进行预测。
这种方法的优点包括直观、易于解释和计算效率高。
以下是决策树的一些关键概念：1. 节点（Node）:- 根节点（Root Node）：树的顶部，代表学习样本的整体。
它根据特征的决策规则分裂成两个或更多子集。
- 决策节点（Decision Node）：表示基于某一特征的测试或决策，导致树枝的分裂。
- 叶节点（Leaf Node）：树的末端，代表决策结果或最终的预测类别（在分类树中）或预测值（在回归树中）。
2. 分裂（Split）：基于决策规则将节点分成两个或多个子节点的过程。
3. 分支（Branch）：树中从一个节点到另一个节点的路径，代表根据特征的某个决策或结果。
4. 剪枝（Pruning）：简化树的过程，以防止过拟合，并提高对未见数据的预测能力。
这通常通过删除不显著的子节点来实现。
决策树的构建过程包括以下步骤：1. 选择最佳特征：计算每个特征的重要性（例如，使用信息增益或基尼不纯度等指标），选择最佳特征来分裂数据。
2. 节点分裂：基于最佳特征的值，将数据集分割成子集。
这一过程在树的每一层重复进行，每次选择新的最佳特征进行分裂。
3. 决策规则生成：在每个决策节点上应用决策规则，直到满足某个停止条件（如达到预设的最大深度、最小叶节点大小等）。
4. 剪枝：一旦生成了完整的树，可能需要剪枝来去除冗余的分支，提高模型的泛化能力。
5. 预测：对新数据进行预测时，根据其特征沿树向下移动，直到达到叶节点，该叶节点的值或类别就是预测结果。
决策树是解释性强、可视化表达能力强的机器学习模型，但它们也容易过拟合，特别是当树很深时。
因此，它们通常在集成方法中使用，如随机森林或提升方法，以提高预测性能。
决策树算法解释
决策树算法解释
决策树是一种运用概率与图论中的树对决策中的不同方案进行比较，从而获得最优方案的风险型决策方法。
它由树根（决策节点）、其他内点（方案节点、状态节点）、树叶（终点）、树枝（方案枝、概率枝）、概率值、损益值组成。
决策树是一个利用像树一样的图形或决策模型的决策支持工具，包括随机事件结果，资源代价和实用性。
它是一个算法显示的方法。
决策树分析法是一种非参数的有监督学习算法，能从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并可以用树状结构绘制决策流程，达到解决回归和分类的问题。
其核心思想是基于树结构进行对数据划分，通过对各特征进行询问的方式构造决策树。
在决策过程中，决策树通过构建一个类似树状的图形，帮助决策者理清思路，从不同角度考虑问题，并给出各个可能方案的概率和可能的收益。
具体来说，决策树的每个内部节点表示一个决策问题，每个分支代表一个可能的决策结果，每个叶子节点代表一种可能的最终结果。
通过决策树，决策者可以清晰地看到每个决策的可能结果，以及每个结果出现的概率。
总的来说，决策树是一种强大的工具，能够帮助我们理清思路并做出最佳的决策。
决策树的简单介绍
决策树的简单介绍决策树是一种常用于机器学习和数据挖掘领域的模型，它是一种树形结构，用于对一个问题进行决策过程的建模。
决策树通过学习训练数据中的规律，然后对新的数据进行分类或预测。
关键概念：1.节点（Node）：决策树的每个分支点都是一个节点，用于对数据进行判别。
2.根节点（Root Node）：决策树的起始节点，表示整个数据集。
3.内部节点（Internal Node）：决策树中的非叶子节点，用于进行数据的划分。
4.叶节点（Leaf Node）：决策树中的最终节点，表示分类或者输出的结果。
5.分支（Branch）：连接节点的线，代表不同的决策路径。
6.特征（Feature）：决策树在每个节点上选择的属性或特征，用于进行数据的分割。
决策过程：1.选择最优特征：决策树通过分析数据，选择对数据进行最优划分的特征。
2.划分数据集：根据选择的特征，将数据集划分成不同的子集。
3.递归建树：对每个子集递归地应用相同的建树过程，直到满足停止条件。
4.生成叶节点：当达到停止条件时，在当前节点生成叶子节点，表示最终的决策结果。
决策树的优势：1.易解释性强：决策树的结构清晰，容易被理解和解释。
2.适用于多类别问题：决策树能够处理多类别问题，并且可以输出概率值。
3.对数据预处理要求低：对数据的分布和缺失值的处理相对不敏感。
4.能够处理数值型和离散型数据：决策树可以处理混合类型的特征。
决策树的缺点：1.容易过拟合：对于复杂的数据，决策树容易学习过多细节，导致在新数据上表现不佳。
2.不稳定性：对数据的小变化非常敏感，可能导致生成不同的决策树。
3.无法处理复杂关系：决策树可能难以捕捉到一些复杂的关系，如异或关系。
总体而言，决策树是一种强大的机器学习工具，特别适用于数据集具有明显分割特征的情况。
决策树在经济分析中的应用
决策树在经济分析中的应用
在近代经济思想发展史中，决策树在经济学分析领域受到了越来越多的关注，
它是基于决策分析技术而构想出来的决策模型，主要用来进行庞大的、不确定的和多变的经济学问题的复杂决策分析。
决策树由一系列决策节点和条件节点构成，这些节点可以表示一个经济学问题
的多部分和多重决策状态。
决策树可以让分析人员很好地总结和组织这些复杂的条件，从而更加方便地预测经济学问题。
它可以帮助分析者推断出经济学问题不同状态下的结果，从而更好地做出正确的决策。
在投资机会分析和宏观经济分析中，决策树提供了一种有效的方法来跟踪和模
拟复杂的投资机会，比如股票市场的可投资项目和宏观经济因素的变化，决策树可以帮助分析者在不同市场情况下得出准确、有用的结论，从而改善市场行为，提高市场定价准确性，提升经济效果。
而在企业经营过程中，决策树也可以派上用场，它可以让分析人员利用复杂的
变量和行业数据进行分析，从而改善企业管理策略，指引企业领用行动和决策方向，实现更高的效益。
因此，决策树在经济分析中的应用不仅可以更好地提升经济分析的准确性，也
可以帮助投资者和企业管理者更有效地提升和改善经济效果。
决策树名词解释
决策树名词解释决策树（DecisionTree）是一种常见的数据挖掘技术，也称为决策树分类（Decision Tree Classification）。
决策树是一种以树状结构表示数据的模型，它可以用来描述一组数据集的概念，它可以用来作出决策。
策树是一种数据挖掘的常用算法，它可以用于分类、回归任务，以及关联规则建模，它可以帮助智能系统理解数据，从而实现更好的决策。
决策树的基本原理很简单，它是一种将每个属性值与实例的关联转换成树形结构的方法。
在这种树形结构中，每个节点存储关联属性的值，从而决定一个决策。
策树通常用于研究一组已知数据，它可以用来预测未知数据的结果，也可以用来归类数据，从而发现数据的规律性。
决策树的建立有很多步骤，但是大致可以分为以下几个步骤：（1）数据集准备：首先，需要对数据集进行预处理，将数据分成训练集和测试集。
（2）决策树划分：根据训练集中的特征属性，将数据集划分为不同的分支，并且不断划分，直到达到决策树模型所需要的精度或停止条件为止。
（3）估属性：根据训练集中的数据，选择最优的划分属性，用于对训练集进行划分。
（4）决策树剪枝：新建的决策树可能过度拟合训练数据，这会使训练出来的决策树在测试数据上的表现变差，因此，需要使用剪枝算法，来减少决策树的过拟合现象。
（5）测试：根据训练好的决策树，对测试集数据进行分类，统计测试集分类正确率，从而对决策树进行评估。
决策树在实际应用中可以用于社会决策分析、企业决策分析、关联规则挖掘等应用场景，但是决策树也有若干缺点。
其一，决策树生成过程中属性之间的关系可能非线性，而决策树假设属性之间的关系是线性的，因此可能导致决策树模型的准确性不足。
其二，决策树的剪枝操作可能会过度剪枝，也影响模型的准确性。
总之，决策树是一种常用的数据挖掘技术，它可以用于推理和预测数据，它可以用来帮助智能系统理解数据，从而改善决策效率。
但是，因为决策树的局限性，仍然需要其他的数据挖掘技术来提高决策的准确性。
决策树算法
决策树决策树（Decision Tree）是一种基于树状结构的机器学习算法，用于进行分类和回归任务。
它是一种监督学习方法，通过学习从输入特征到输出标签的映射关系，可以对新样本进行预测。
在决策树中，每个内部节点表示一个特征或属性，每个分支代表一个特征的取值，而每个叶节点表示一个类别标签或回归值。
决策树的构建过程是递归的，通过对训练数据进行递归划分，每次选择最佳的特征和划分方式来构建树。
决策树的构建过程可以根据不同的算法和策略进行，其中常见的算法包括ID3（Iterative Dichotomiser 3）、C4.5、CART（Classification and Regression Trees）等。
这些算法在选择最佳划分特征时使用了不同的准则，如信息增益、基尼系数等。
决策树具有以下特点和优势：1. 可解释性：决策树的结构清晰，易于理解和解释，可以显示特征的重要性和决策过程。
2. 适应多类别问题：决策树可以处理多类别分类问题，并且可以处理离散特征和连续特征。
3. 鲁棒性：决策树对异常值和缺失数据具有一定的鲁棒性，可以处理不完整的数据。
4. 特征选择：决策树可以通过特征选择来确定最重要的特征，帮助进行特征工程和数据理解。
然而，决策树也存在一些限制和注意事项：1. 容易过拟合：决策树容易在训练数据上过拟合，导致在新数据上的泛化性能下降。
可以通过剪枝等方法来缓解过拟合问题。
2. 不稳定性：决策树对输入数据的小变化敏感，因此对于数据的噪声和不稳定性较高的情况下，可能会产生不稳定的结果。
3. 数据平衡：决策树对于数据不平衡的情况下，可能会倾向于选择具有更多样本的类别。
决策树是一种常见且强大的机器学习算法，它在实际应用中被广泛使用，包括医学诊断、金融风险评估、客户分类等领域。
同时，决策树也可以与集成学习方法（如随机森林、梯度提升树）相结合，进一步提升预测性能。
决策树(decision tree)
决策树(decision tree)又名：决策过程流程图，逻辑图，工作图概述决策树是指通过一系列的问题得出正确的决策或问题的解决方案。
决策树是一种特殊的树图，但通常看起来像流程图。
一般来说，决策树是由那些对可能重复发生情况的具有专业知识的人而绘制的，然后被那些没有专业知识并且需要独立作出决策的人所使用。
适用场合·当需要作出决策或需要解决方案的问题重复出现时；·当作出决策的思维过程已知，并且能够分解成一系列的问题时；·决策树的典型应用包括排解纷争、紧急处理，以及对那些复杂的、关键的或很少使用的步骤进行文档化。
实施步骤1明确使用决策树的场合，并陈述需要作出的决定或需要解决的问题，然后写在卡片上放在水平工作台的最左端。
2用头脑风暴法来找出问题的答案。
对每个问题而言，找出所有可能的答案。
通常，答案可能有“是非”选择或是一系列的选择。
把每个问题和答案写在卡片上放在工作台上。
如果顺序有帮助的话，就按顺序排列问题，但是不需太在意顺序的正确性。
3确定问题是否需要按特定的顺序提问。
如果不需要，选择一组有效的顺序。
在工作台上通过重排卡片将问题排序，在答案和旁边的问题之间用箭头连接。
4检查决策树是否有遗漏的问题或答案，并且确信问题能够清楚地被理解和被正确地回答。
5测试树。
设想反映一系列不同状况的情景，运用决策树来解决。
当发现有问题时，对树进行改进。
6给没有专业知识的人设置一些情景并让他们使用决策树来作决策。
如果他们不能够得出正确的决策，识别出产生错误的问题并且对树进行改进。
示例图表5.20控制图选择树和图表5.68图形方法的决策树都是决策树的应用例子。
注意事项·通常情况下某些问题优先级高于其他问题。
·如果问题没有自然顺序，选择一个在大多数情况下能够迅速得出结论的顺序，使常见情况的问题排序优先于非常见情况的。
·在由一系列是非问题组成的决策树中，试着调整树使每个分枝中是与非的位置保持一致。
第7讲决策树模型
第7讲决策树模型决策树模型是一种用于分类和回归的非常常用的监督学习算法。
它是一个树状结构，每个节点代表一个特征属性，每个边代表该特征属性的取值，每个叶子节点表示一个类别或一个回归值。
决策树是一种简单易于理解和解释的模型，在许多实际应用中都表现出色，如金融分析、医学诊断、行为识别等。
决策树的构建过程可以被看作是通过递归地选择最优的特征，将数据划分为不同的子集的过程。
构建决策树的关键步骤包括选择划分属性、划分样本和停止划分。
在选择划分属性时，常用的方法有信息增益、信息增益比、基尼指数等。
信息增益是通过计算样本集合的熵或基尼指数的变化量来选择最优的划分属性。
信息增益比是信息增益与特征属性固有信息的比值，可以解决特征属性取值数目较多时对信息增益的偏好问题。
基尼指数是衡量样本集合的不纯度，选择基尼指数最小的划分属性作为最优划分属性。
决策树模型的优点之一是能够处理分类和回归问题，既可以预测离散型变量的类别，也可以预测连续型变量的数值。
另外，决策树模型易于解释和理解。
可以通过树的拓扑结构和每个节点的属性值的含义来理解模型的决策过程。
决策树模型还可以处理缺失值和异常值，并且对于特征选择不敏感。
因为树状结构的特性，决策树模型在训练期间能够自动选择重要特征并进行特征降维，从而大大减少数据预处理的工作量。
然而，决策树模型也有一些缺点。
首先，容易发生过拟合问题。
为了获取更完美的分类结果，决策树模型往往会生成非常复杂的树，导致过多的节点和分支，对小样本数据和噪声敏感。
过拟合问题可以通过剪枝来解决，即在树的生长过程中适时地将节点合并，减少过度划分。
决策树模型还有可能产生不稳定的结果。
由于样本的微小变化可能导致决策树模型的结构变化，因此在使用决策树模型时需要进行随机划分验证集和训练集，以防止模型的泛化能力下降。
对于高维度数据，决策树模型的准确性可能会受到影响。
高维度数据会导致特征空间的稀疏性增加，降低决策树模型的准确性。
在这种情况下，可以使用剪枝、特征选择和集成学习等技术来改进模型的性能。
决策树公式和原理
决策树公式和原理宝子，今天咱来唠唠决策树这个超酷的东西。
决策树呢，就像是一棵倒着长的树，不过这棵树可神奇啦。
它有根节点、分支和叶节点。
根节点就是最开始的那个点，就像树的根一样，所有的决策都是从这儿开始发芽的呢。
比如说你在纠结今天是出去逛街还是在家看剧，这纠结的开始就是根节点啦。
那分支是啥呢？分支就像是从根节点伸出去的小树枝。
还是拿刚刚的例子说，如果你选择出去逛街，那关于去哪儿逛街，是去商场还是去小商业街，这不同的选择就像是不同的分支。
每个分支都代表着一种可能的决策方向。
叶节点就是这些树枝的尽头啦。
比如说你最后决定去商场逛街，然后在商场里选择了一家店，买了一件超好看的衣服，这个买衣服的结果就是一个叶节点。
它的原理其实就像是我们平时做决策的思路。
我们在生活中做决定的时候，也是一个一个问题去想的。
决策树就是把这个过程给整理得清清楚楚。
从数学公式的角度看，决策树主要是通过计算信息增益或者基尼指数这些东西来确定怎么分支的。
听起来有点复杂，咱简单说。
信息增益就像是在看哪个分支能够让我们对结果了解得更多。
比如说你有一堆水果，有苹果、香蕉和橙子。
你想把它们分类，那你可能会先看颜色这个属性，因为按照颜色来分，能让你更快地把这些水果分开，这个颜色属性就有比较大的信息增益。
基尼指数呢，也是类似的作用。
它是用来衡量一个节点里的数据有多“纯”。
如果一个节点里的数据都是一样的，那基尼指数就很小，就说明这个节点很“纯”啦。
就像一盒子里都是苹果，没有其他水果，那这个盒子里的数据就很“纯”。
决策树在好多地方都能用呢。
就像在预测天气的时候，如果我们要决定今天出门要不要带伞。
根节点可能就是看天气预报怎么说。
如果天气预报说可能有雨，那一个分支就是带伞出门，另一个分支就是不带伞赌一把。
然后再根据其他的因素，像是天空的云量啊，风的方向啊，继续分更多的分支。
最后得出一个比较靠谱的决策。
还有在商业里也很有用。
比如说一个公司要决定要不要推出一款新产品。
决策树通俗解释
决策树通俗解释决策树是一种常见的机器学习算法，它模拟了人类在做决策时的思考过程并提供了一种有效的方式来解决分类和回归问题。
决策树的结构类似于一个树状图，由一系列的决策节点和叶子节点组成。
首先，让我们来解释一下决策树的创建过程。
决策树的创建基于一个训练数据集，该数据集包含了一系列的特征和相应的目标值。
决策树通过对训练数据集进行分割，构建一系列的决策规则，以实现对目标值的预测。
在创建决策树的过程中，我们需要选择一个合适的特征来进行分割。
这个选择是基于一个衡量指标，比如信息增益或基尼系数。
这些指标衡量了特征的纯度和分类效果，帮助我们找到最好的分割点。
一旦我们选择了一个特征进行分割，我们就将训练数据集分成几个子集，每个子集对应于特征的一个取值。
然后，我们在每个子集上递归地重复这个过程，直到达到停止条件。
停止条件可以是达到了最大深度，子集的纯度已经足够高，或者没有更多的特征可供选择。
当我们创建完整的决策树后，我们可以使用它来进行预测。
对于一个新的输入样本，我们从根节点开始，根据每个决策节点的规则选择一个路径，最终到达一个叶子节点。
叶子节点包含了我们对输入样本的预测结果。
决策树的优点是易于理解和解释，可以处理多分类问题，并且对于缺失数据和异常值有一定的鲁棒性。
然而，决策树也有一些缺点，比如容易过拟合和对输入特征的变化敏感。
为了克服这些问题，人们发展了许多改进的决策树算法，比如随机森林和梯度提升树。
这些算法通过集成多个决策树的预测结果，减少了过拟合的风险，并提高了整体的准确率。
总结来说，决策树是一种强大的机器学习算法，可以帮助我们做出有效的决策和预测。
通过选择合适的特征和分割点，决策树可以根据给定的训练数据集构建出一棵树状结构，用于解决分类和回归问题。
决策树的原理及优缺点分析
决策树的原理及优缺点分析决策树（Decision Tree）是一种常用的机器学习算法，它采用树结构来对数据进行建模与预测。
决策树的原理是通过学习历史数据的特征和目标值之间的关系，然后利用学到的模型来对未知数据进行分类或回归。
决策树的主要优点包括：1. 简单易懂：决策树的模型结构直观，易于理解和解释，即使没有机器学习背景的人也能轻松理解它的决策过程。
2. 适用性广：决策树能够处理各种类型的数据，包括连续型、离散型和混合型的特征。
3. 可解释性强：决策树的分裂过程可以通过特征的重要性排序来解释，从而帮助人们了解数据集的特征重要性和模型决策过程。
4. 处理高维数据：决策树能够有效地处理高维数据集，因为它在每个节点上选择最具区分度的特征进行分裂，能够较好地处理特征的选择和特征的组合。
5. 对缺失值和异常值不敏感：决策树算法能够自动处理缺失值，不需要人为地对缺失值进行处理。
决策树也存在一些缺点：1. 容易过拟合：决策树很容易过度学习训练数据的细节，导致在测试数据上表现不佳。
过拟合问题可以通过剪枝等方法来缓解。
2. 不稳定性：当输入数据发生少量变化时，决策树可能会产生较大的变化。
这是因为决策树是基于特征选择的，而特征选择本身存在一定的随机性。
3. 忽略特征间的相关性：决策树的特征选择是通过计算每个特征的信息增益或基尼系数等指标来选择的，它只考虑了特征与目标变量之间的关系，而忽略了特征之间的相关性。
4. 处理连续特征困难：决策树通常只能处理离散特征，对于连续型特征需要进行离散化处理，这可能造成信息损失。
为了改进决策树的缺点，有很多变种的决策树算法被提出，如随机森林、梯度提升决策树等。
这些算法通过集成学习、剪枝等手段来提高模型的泛化能力和稳定性，同时还可以处理更复杂的问题。
总结起来，决策树是一种简单、直观且易于理解的机器学习算法，适用于各种类型的数据，具有良好的可解释性和处理高维数据的能力。
然而，决策树容易过拟合和不稳定，对连续特征处理不便，需要在实际应用中进行优化和改进，或者使用其他决策树算法来取得更好的性能。
信息经济学中决策树
信息经济学中决策树
决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。
由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。
在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。
Entropy = 系统的凌乱程度，使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。
这一度量是基于信息学理论中熵的概念。
决策树是一种机器学习的方法。
决策树的生成算法有ID3,
C4.5和C5.0等。
决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类结果。
决策树是一种十分常用的分类方法，需要监管学习（有教师的Supervised Learning），监管学习就是给出一堆样本，每个样本都有一组属性和一个分类结果，也就是分类结果已知，那么通过学习这些样本得到一个决策树，这个决策树能够对新的数据给出正确的分类。
这里通过一个简单的例子来说明决策树的构成思路：决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。
技术经济学 决策树共22页文档
2、要冒一次险!整个生命就是一场冒险。走得最远的人，常是愿意 去做，并愿意去冒险的人。“稳妥”之船，从未能从岸边走远。-戴尔．卡耐基。
梦 境
3、人生就像一杯没有加糖的咖啡，喝起来是苦涩的，回味起来却有 久久不会退去的余香。
技术经济学
决策树4、守业的最好办法就是不断的发展。 5、当爱不能完美，我宁愿选择无悔，不管来生多么美丽，我不愿失 去今生对你的记忆，我不求天长地久的美景，我只要生生世世的轮 回里有你。
END
16、业余生活要有意义，不要越轨。——华盛顿 17、一个人即使已登上顶峰，也仍要自强不息。——罗素·贝克 18、最大的挑战和突破在于用人，而用人最大的突破在于信任人。——马云 19、自己活着，就是为了使别人过得更美好。——雷锋 20、要掌握书，莫被书掌握；要为生而读，莫为读而生。——布尔沃
技术经济学 决策树
12
方法总结
1.根据题意画出决策树。 2.计算各点的期望值。 3.在决策点处选择最优方案或剪枝。
XXX
作品
13
三、 情报与决策
过渡页
TRANSITION PAGE
获得的情报资料越多，则对自然状态的概率估计就越 准确，所作的决策就越合理。但是为了获得情报，往 往需要进行调查、试验、咨询等等，需要花费资金。 如果费用较大，就要评价这笔费用是否值得。
XXX
作品
19
XXX
作品
谢谢观看
指导老师：xx 汇报人：xx
XXX
作品
8
例1
解析：属于一次又一次的决策问题，是确定状态，故没有机会点和概率枝，而有三个决 策点。每个决策点可以选择保留旧机器或者购入新机器。决策树如下所示：
1
旧 +4万 3年
2
-0.8万
-0.8万
旧 +3.5万 3年
-1.0万∥
∥
保留旧机器，三年后更换新机器。
旧 +3万 3年
3
-2.0万
∥ 新 +6.5万 3年
例4
XXX
作品
例4：某工厂准备大批生产一批产品，估计销路好的概率是0.7，可获利1200万元，销路不好亏 150万。为获得更多的情报，拟建造小型试验工厂，进行试销。若试销销路好概率为0.8，则以后 大批生产销路好的概率为0.85；试销时销路不好，则大批生产时销路好的概率为0.1.这个小型厂 的投资需要4.5万元。
任何一种决策技术，若未考虑货币的时间价值往往将与现实不符，决策 树技术也是一样，在决策树技术中时常采用现值法，如例1，设i=25%。
决策树讲解
GainRatio ( A)
Gain( A) SplitInf( K )
SplitInf (K) 称为分裂信息，它反映了属性分裂数据的延展度与平衡性，计算公式如下： 在上式中，
SplitInf ( K )
i 1
1
2
3
4
SUGGESTION
16
Part 1
Part 2
Part 3
Part 4
C&RT
三、classification and regression tree(C&RT)（对二元分类比较有效） 1）可自动忽略对目标变量没有贡献的属性变量，也为判断属性变量的重要性，减少 变量数据提供参考； 2）在面对诸如存在缺失值、变量数多等问题时C&RT 显得非常稳健（robust）； 3）估计模型通常不用花费很长的训练时间； 4）推理过程完全依据属性变量的取值特点（与 C5.0不同，C&RT的输出字段既可以 是数值型，也可以是分类型） 5）比其他模型更易于理解——从模型中得到的规则能得到非常直观的解释，决策推 理过程可以表示成IF…THEN的形式； 6）目标是定类变量为分类树，若目标变量是定距变量，则为回归树； 7）通过检测输入字段，通过度量各个划分产生的异质性的减小程度，找到最佳的一 个划分； 8）非常灵活，可以允许有部分错分成本，还可指定先验概率分布，可使用自动的成 本复杂性剪枝来得到归纳性更强的树。
4
决策树的发展
Part
2
Part 1
Part 2
Part 3
Part 4
决策树的发展
决策树方法是一种比较通用的分类函数逼近法，它是一种常用于预测
什么是决策树
什么是决策树？决策树（decision tree）是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树）。
其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而每个叶节点存放一个类别。
使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到到达叶子节点，将叶子节点存放的类别作为决策结果。
决策树的结构如图9-2所示。
图中的方块代表决策节点，从它引出的分枝叫方案分枝。
每条分枝代表一个方案，分枝数就是可能的相当方案数。
圆圈代表方案的节点，从它引出的概率分枝，每条概率分枝上标明了自然状态及其发生的概率。
概率分枝数反映了该方案面对的可能的状态数。
末端的三角形叫结果点，注有各方案在相应状态下的结果值。
图9-2 决策树的结构决策树的主要步骤决策树算法构造决策树来发现数据中蕴涵的分类规则，如何构造精度高、规模小的决策树是决策树算法的核心内容。
决策树构造可以分两步进行：第一步，决策树的生成：由训练样本集生成决策树的过程。
一般情况下，训练样本数据集是据实际需要有历史的、有一定综合程度的、用于数据分析处理的数据集；第二步，决策树的剪枝：决策树的剪枝是对上一阶段生成的决策树进行检验、校正和修正的过程。
主要是用新的样本数据集作为测试数据集中的数据校验决策树生成过程中产生的初步规则，将那些影响预测准确性的分枝剪除。
(1)树以代表训练样本的单个结点开始。
(2)如果样本都在同一个类，则该结点成为树叶，并用该类标记。
(3)否则，算法选择最有分类能力的属性作为决策树的当前结点。
(4)根据当前决策结点属性取值的不同，将训练样本数据集划分为若干子集。
每个取值形成一个分枝，有几个取值形成几个分枝。
(5)针对上一步得到的一个子集，重复进行先前步骤，阶梯形成每个划分样本上的决策树。
每当某个属性出现在结点上的时候，在该结点上就不需要做后续考虑了。
(6)阶梯划分步骤仅当下列条件之一发生时停止：①给定结点的所有样本属于同一类。
决策树
Power BI 提供了强大的数据可 视化功能，可以轻松地创建和 共享决策树图表。它支持多种 数据源，并具有高度的自定义 性和交互性。
02
Tableau
Tableau 是一款功能强大的数 据可视化工具，也支持决策树 的可视化。它提供了丰富的图 表类型和可视化选项，以及强 大的数据分析和挖掘功能。
佳的过拟合现象。
提高泛化能力
剪枝后的决策树结构更为简洁，有 助于提高模型在新数据上的泛化能 力。
减少计算资源消耗
简化决策树结构可以降低模型训练 和预测的计算复杂度，节省计算资 源。
预剪枝策略及实现
设定决策树生长的最大深度
01
在决策树生长过程中，限制树的最大深度，防止树生长过于庞
大。
设定叶节点最小样本数
代价复杂性剪枝（Cost-Complexity Pr…
引入一个代价复杂性参数，通过最小化代价复杂性函数来实现剪枝，该函数权衡了模型复杂度与 训练误差。
最小描述长度剪枝（Minimum Descripti…
基于信息论原理，通过最小化描述决策树所需的编码长度来实现剪枝。
剪枝效果评估方法
交叉验证
将数据集划分为训练集和验证集，使用训练集生成不同剪枝程度的 决策树，在验证集上评估其性能，选择性能最优的剪枝程度。
• 交互性和动画：一些工具提供了交互性和动画功能，如鼠标悬停提示、节点点击事件、动态展示决策过程等。 这些功能可以帮助用户更好地理解和探索决策树的结构和逻辑。
• 布局和排列：决策树的可视化还需要考虑布局和排列的问题。不同的布局算法可以产生不同的可视化效果，如 垂直布局、水平布局、径向布局等。选择合适的布局算法可以使决策树的可视化更加清晰和易于理解。
决策树的原理和应用
决策树的原理和应用
一、什么是决策树法
决策树分析法是一种运用概率与图论中的树对决策中的不同方案进行比较，从而获得最优方案的风险型决策方法。
图论中的树是连通且无回路的有向图，入度为0的点称为树根，出度为0的点称为树叶，树叶以外的点称为内点。
决策树由树根、其他内点、树叶、树枝、概率值、损益值组成。
二、决策树的原理
它利用了概率论的原理，并且利用一种树形图作为分析工具。
其基本原理是用决策点代表决策问题，用方案分枝代表可供选择的方案，用概率分枝代表方案可能出现的各种结果，经过对各种方案在各种结果条件下损益值的计算比较，为决策者提供决策依据。
三、决策树的具体应用
决策树分析法是常用的风险分析决策方法。
该方法是一种用树形图来描述各方案在未来收益的计算。
比较以及选择的方法，其决策是以期望值为标准的。
人们对未来可能会遇到好几种不同的情况。
每种情况均有出现的可能，人们现无法确知，但是可以根据以前的资料来推断各种自然状态出现的概率。
在这样的条件下，人们计算的各种方案在未来的经济效果只能是考虑到各种自然状态出现的概率的期望值，与未来的实际收益不会完全相等。
如果一个决策树只在树的根部有一决策点，则称为单级决策；若一个决策不仅在树的根部有决策点，而且在树的中间也有决策点，则称为多级决策。
决策树通俗理解
决策树通俗理解决策树是一种数据挖掘算法，主要用于分类和预测问题。
它是模拟人类决策过程的算法，通过对数据集中的各种属性和特征进行分类判断，得出最终决策结果。
在机器学习领域中，决策树算法是非常有用的工具，它可以帮助我们快速地发现数据之间的关联性，从而为我们的决策提供指导。
决策树算法的基本原理是通过自上而下、逐层分解的方式，将原始数据集转化为多个小的子数据集，以此来实现对大数据集的分类和预测。
在处理数据集时，决策树算法会根据不同特征之间的相互关系来进行分类，每次选择最优的特征作为分类依据，进一步拆分数据集，直到得到最终的预测结果。
决策树算法的主要优点是能够处理非数值型数据，并且能够使用图形化的方式进行表达，提高算法的可读性。
此外，决策树算法还具有易于理解、快速而准确、易于实现的特点。
最重要的是，它可以适应各种类型的数据集，并且适合处理复杂的决策问题。
在实际应用中，我们可以通过决策树算法来进行各种分类和预测问题的处理。
例如，可以使用决策树算法进行客户分类，给定一组客户的信息（如性别、年龄、居住地、收入等），通过决策树的分析，可以将客户分类为不同的群体，来模拟客户群体的决策行为。
又如可以使用决策树算法进行垃圾邮件过滤，通过分析邮件的文本内容，可以快速准确地判断是否为垃圾邮件。
当然，决策树算法也存在一些缺点。
首先，决策树算法容易出现过拟合的情况，导致模型泛化能力不强。
此外，当数据集中存在大量的噪音和异常值时，决策树算法的效果也会受到影响。
总的来说，决策树算法是一种非常有用的数据挖掘工具，它可以用于各种分类和预测问题的处理。
在使用决策树算法时，我们需要考虑数据集的特点，选择合适的算法模型，并在实践中反复试验，以提高算法的准确性和可靠性。
决策树的概念
决策树的概念
决策树是一种基于树形结构的分类和回归模型，它通过一系列的决策来对数据进行分类或预测。
在决策树中，每个节点表示一个属性或特征，每个分支表示该属性或特征的一个取值，而每个叶子节点表示一个分类或回归结果。
决策树的建立过程就是在数据集中选择最优的属性或特征，将数据集划分为更小的子集，直到所有数据都被正确分类或预测。
决策树的主要优点是易于理解和解释，可以处理多分类问题，同时也可以用于回归问题。
此外，决策树还可以处理缺失值和异常值，具有很好的鲁棒性。
决策树的主要缺点是容易过拟合，特别是当树的深度过大时，容易出现过拟合现象。
为了解决这个问题，可以采用剪枝等方法来降低模型的复杂度。
决策树的应用非常广泛，例如在金融、医疗、工业等领域中，可以用于客户信用评估、疾病诊断、产品质量控制等方面。
在机器学习领域中，决策树也是一种常用的分类和回归算法，被广泛应用于数据挖掘、自然语言处理、图像识别等领域。
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例4
XXX
作品
例4：某工厂准备大批生产一批产品，估计销路好的概率是0.7，可获利1200万元，销路不好亏 150万。为获得更多的情报，拟建造小型试验工厂，进行试销。若试销销路好概率为0.8，则以后 大批生产销路好的概率为0.85；试销时销路不好，则大批生产时销路好的概率为0.1.这个小型厂 的投资需要4.5万元。
任何一种决策技术，若未考虑货币的时间价值往往将与现实不符，决策 树技术也是一样，在决策树技术中时常采用现值法，如例1，设i=25%。
决策点 3 2 1
方案
旧 3（P/A,25%,3）-2=3.85 新 6.5（P/A,25%,3）-15=-2.30 旧3.85(P/F,25%,3)+3.5(P/A,25%,3)-1=7.80 新6.5（P/A,25%,6）-15=4.20 旧7.89(P/F,25%,3)+4（P/A,25%,3）-0.8=11.05 新 5（P/A,25%,9）-15=2.30
2.1 确定情况下决策树的计算
例1：决定旧机器是否更新，新机器价格15万，如图。
方案
旧机器维修
购入新机器使用 9年 购入新机器使用 6年 购入新机器使用 3年
1-3年
4-6年
每年收益4万 三年维修费共0.8万
每年收益3.5万 三年维修费共1万
每年收益5万
每年收益6.5万
每年收益6.5万
6-9年
每年收益3万 三年维修费共2万
确定性更新考虑时间价值的计算表
选择 旧 旧 旧
XXX
作品
保留 旧机 器
10
2.3
风险情况下决策树的应用
例2：某企业为了生产某种新产品，拟出两种方案:建设大工程或者建设小工厂。 大工厂需投资280万元;小工厂只需投资160万元。 两个方案的使用期都是10年.估计在此期间，新产品销路好的概率是0.7，销路不好的概率是0.3， 请问该企业的管理者应如何决策。
评价：没有考虑时间价值，影响决策的 准确性；期望值本身具有风险，以期望 值作为评价标准有其自身的局限性。
12
方法总结
1.根据题意画出决策树。 2.计算各点的期望值。 3.在决策点处选择最优方案或剪枝。
XXX
作品
13
三、 情报与决策
过渡页
TRANSITION PAGE
获得的情报资料越多，则对自然状态的概率估计就越 准确，所作的决策就越合理。但是为了获得情报，往 往需要进行调查、试验、咨询等等，需要花费资金。 如果费用较大，就要评价这笔费用是否值得。
2.106
0.3
2
2.589
0.4
141
NPV期望 值为-236
决策树画法。
XXX
作品
18
总结
1.了解认识决策树。 2.掌握决策树在同决策条件下的应用和计算。 3.决策树分析方法考虑了投资项目在寿命期内经济环境和经 营条件可能发生变化，对期望净现值法进行了完善，提供了 更多关于投资项目的各种可能的结果的信息。
自然状态
销路好
销路差
340
概率
0.7
0.3
大工厂
100
-20
150
小工厂
40
10
计算各点的期望值，得出结论。建设 大工厂的方案比较合理。
XXX
作品
11
2.4 风险情况下分年期的决策树的 应用
XXX
作品
例3：题干如例3，若分为前三年和七年两期考虑，预测前三年销路好的概率为0.7，而如果前三 年销路好，则后七年销路也好的概率为0.9；如果前三年销路差，后七年销路肯定差。则这种情 况下，大工厂和小工厂，哪个方案好。
使用一年的概率为0.2，两年0.2，三年0.3，四年0.4。考虑几种使用年限，企业是否应购买该设备，
若MARR=20%.
使用期限 1-2 1-3 1-4 1-5
年现金流 -2560 -542 3 136
（P/A,20%,n） P
NPV
0.833
0.1
-213
1.508请思考：身0体.2有哪些营养素？-166
决策树技术的应用
指导老师：xx 汇报人：xx
目录页
CONTENTS PAGE
1
决策树法的简要介绍
2
决策树法的应用
3
情报与决策
4
用于独立方案的评价
一、关于决策树 过渡页 TRANSITION PAGE 1.定义
决策树法是模拟树木生枝成长过程，从出发点不断分枝，表示所分析问题的各
种发展可能性，并按照期望值决策原则，以各种分支中期望净现值最大方案为最
优方案，在评价包含有相当数量不同方案和自然状态的投资项目时，可用决策树
分析法。
请思考：身体有哪些营养素？
2.决策树的基本模型
（1）决策点：它是以方框表示的节点。一般决策点位于决策树的最左端，即决策树 的起点位置，但如果所作的决策属于多阶决策，则决策树图形的中间可以有多个决 策点方框，以决策树“根”部的决策点为最终决策方案。 （2）方案枝：它是由决策点起自左而右画出的若干条直线，每条直线表示一个备选 方案。方案枝表示解决问题的途径，通常是两枝或两枝以上。 （3）状态节点（机会点）：在每个方案枝的末端画上一个“ ○”并注上代号叫做状 态节点。状态节点是决策分枝的终点，也是表示一个备选方案可能遇到的自然状态 的起点。其上方的数字表示该方案的期望损益值。 （4）概率枝：从状态节点引出的若干条直线叫概率枝，每条直线代表一种自然状态 及其可能出现的概率（每条分枝上面注明自然状态及其概率）。 （5）结果点：它是画在概率枝的末端的一个三角节点（△）。在结果点处列出不同 的方案在不同的自然状态及其概率条件下的收益值或损失值。
XXX
作品
8
例1
解析：属于一次又一次的决策问题，是确定状态，故没有机会点和概率枝，而有三个决 策点。每个决策点可以选择保留旧机器或者购入新机器。决策树如下所示：
1
旧 +4万 3年
2
-0.8万
-0.8万
旧 +3.5万 3年
-1.0万∥
∥
保留旧机器，三年后更换新机器。
旧 +3万 3年
3
-2.0万
∥ 新 +6.5万 3年
-15万
决策点· 3 2 1
方案
旧 3﹡3-2=7 新 6.5*3-15=4.5
旧7+3.5*3-1=16.5 新6.5*6-15=24
旧24+4*3-08=35.2 新 5*9-15=30
决策分析 考虑到了各种可能性； 但未考虑货币的时间价值。
XXX
作品
选择 旧 新 旧
9
2.2 确定情况下考虑时间价值决策 树的计算
616 281
-140
281 135
70
绘出决策树，计算各点期望值。 点4：0.9*100*7+0.1*（-20）*7=616 点5：1.0*（-20）*7=-140 点2：0.7*100*3+0.7*616+0.3*（-140）-300=281 点6：0.9*40*7+0.1*10*7=259 点7：1.0*10*7=70 点3：0.7*40*3+0.7*259+0.3*10*3+0.3*70-160=135 所以建大工厂。
问是否值得建造。
15
XXX
作品
通过建造小型试验厂而获取情
报使期望值增加3万元，比为
∥
获得该支出的费用4.5万元要少，
故不值得建造。
∥
16
四、 决策树用于独立方案的评价
例5：某企业计划购买一台机器，买回后可能使用1年、2年、3年、4年，其使用年成本分别为：
C1-2=9560元，C1-3=7542元、C1-4=6997元、C1-5=6864元。企业年收益为7000元，机器
应用前面的方法，但该类问题又有什么不同之处呢？ 请思考：身体有哪些营养素？
是一种多阶段决策。多阶段决策是指在一个决策问题中包含着两个或两 个以上层次的决策，即在一个决策问题的决策方案中又包含着另一个或 几个决策问题。只有当低一层次的决策方案确定之后，高一层次的决策 方案才能确定。因此，处理多阶决策问题必须通过依次的计算、分析和 比较，直到整个问题的决策方案确定为止。
XXX
作品
19
XXX
作品
谢谢观看
指导老师：xx 汇报人：xx
3.决策树的计算方法
（1）从后开始，从右往左 （2）机会点的数值由各概率枝的数据计算得出 （3）决策点的数据应从各方案分枝中选择最佳者列入 （4）剪枝：即在效益差的方案枝上画上∥符号，最后留下一条效益最好的方案
二、决策树的计算 过渡页 TRANSITION PAGE
2.1确定情况下决策树的计算 2.2确定情况下考虑资金时间价值的决策树分析 2.3风险情况下决策树的应用 2.4风险情况下分年期请的思考决：身策体有树哪的些营应养素用？