决策树作业
决策树例题经典案例
决策树例题经典案例1. 引言决策树是一种常见且有用的机器学习算法，在许多实际问题中都得到了广泛应用。
它是一种基于树结构的分类模型，通过对数据的特征进行判断，构建出一个树状的决策过程。
本文将通过一个经典的案例，来介绍决策树的基本原理和应用。
2. 案例背景假设我们是一家电子商务平台的运营团队，我们最近推出了一种新产品，并希望根据用户的特征来预测他们是否会购买这个产品。
为了解决这个问题，我们决定使用决策树算法来构建一个分类模型。
3. 数据集介绍我们已经收集了一些用户的相关数据，包括年龄、性别、收入和是否购买产品。
数据集如下：用户ID年龄性别收入是否购买产品125男5000元以上是230女3000-5000元是335男3000-5000元否440男3000-5000元否535男3000-5000元是645女5000元以上是750男2000-3000元否860男3000-5000元是4. 构建决策树模型在构建决策树模型之前，我们需要对数据进行预处理。
首先，将年龄、性别和收入这些特征进行编码转换，方便计算机处理。
然后，将数据集分为训练集和测试集，训练集用于构建模型，测试集用于评估模型的性能。
接下来，我们使用Python中的scikit-learn库来构建决策树模型。
首先，导入相关的库和模块：from sklearn import treeimport pandas as pd然后，读取数据并进行特征编码：data = pd.read_csv('data.csv')# 特征编码data['年龄'] = data['年龄'].map({'25': 0, '30': 1, '35': 2, '40': 3, '45': 4, '50': 5, '60': 6}) data['性别'] = data['性别'].map({'男': 0, '女': 1}) data['收入'] = data['收入'].map({'5000元以上': 0, '3000-5000元': 1, '2000-3000元': 2})# 提取特征和标签X = data[['年龄', '性别', '收入']]y = data['是否购买产品']接着，创建决策树模型并训练：# 创建决策树模型model = tree.DecisionTreeClassifier()# 训练模型model.fit(X, y)最后，使用测试集评估模型的性能：```python # 读取测试集数据 test_data =pd.read_csv(’test_data.csv’)特征编码test_data[‘年龄’] = test_data[‘年龄’].map({’25’: 0, ‘30’: 1, ‘35’: 2, ‘40’: 3, ‘45’: 4, ‘50’: 5, ‘60’: 6}) test_data[‘性别’] = test_data[‘性别’].map({’男’: 0, ‘女’: 1}) test_data[‘收入’] = test_data[‘收入’].map({’5000元以上’: 0, ‘3000-5000元’: 1, ‘2000-3000元’: 2})提取特征和标签X_test = test_data[[‘年龄’, ‘性别’, ‘收入’]] y_test = test_data[‘是否购买产品’]预测结果y_pred = model.predict(X_test)计算准确率accuracy = (y_pred == y_test).mean() print(。
决策树例题经典案例
决策树例题经典案例决策树是一种常用的机器学习算法，它可以用于解决分类和回归问题。
在这篇文档中，我们将探讨一个经典的决策树例题，并详细介绍如何使用决策树算法来解决这个问题。
首先，让我们来看看这个经典案例的背景。
假设我们是一个电商平台，我们希望根据用户的购买历史和个人信息，来预测用户是否会购买一款新的产品。
为了解决这个问题，我们将使用决策树算法来构建一个模型，用于预测用户购买的结果。
接下来，我们需要收集数据来训练决策树模型。
针对这个问题，我们可以收集一些用户的购买历史数据和个人信息数据，比如用户的性别、年龄、收入水平，以及之前购买的产品的种类和数量等。
在收集到足够的数据后，我们可以开始构建决策树模型了。
首先，我们需要将数据分成训练集和测试集，通常我们将数据的70%用于训练，30%用于测试。
然后，我们可以使用训练集的数据来构建决策树模型。
在构建决策树模型之前，我们需要选择一个合适的划分准则来衡量每个特征的重要性。
在这个例子中，我们可以使用基尼指数作为划分准则。
基尼指数用于度量一个数据集的不纯度，越小表示数据越纯。
接下来，我们需要选择一个最佳的特征来作为根节点。
在这个例子中，我们可以选择购买历史中最常购买的产品作为根节点。
然后，我们根据该特征的取值将数据划分成若干个子集，每个子集对应一个分支节点。
在每个分支节点中，我们需要继续选择一个最佳的特征来作为子节点。
在选择特征的过程中，我们可以使用递归的方法，不断地将数据划分为更小的子集，直到满足某个停止条件。
在构建决策树的过程中，我们需要注意一些问题。
首先，我们需要处理缺失值。
在训练集中，有些用户可能没有提供某些特征的值，我们可以使用一些方法来填补这些缺失值，比如使用平均值或中位数。
其次，我们需要处理特征的取值类型。
有些特征是离散型的，有些是连续型的。
对于离散型的特征，我们可以直接将其作为树的分支节点，而对于连续型的特征，我们需要使用一些方法将其转化为离散型的特征，比如使用二分法来分割特征的取值范围。
决策树练习题-多级决策树
E（5）=1.0×（-30）×7= -210 （万元）
4
前三年的期望收入=0.7×100×3+0.3×（-30）×3=183（万元）
5
E（1）=183+0.7×609+0.3×（-210）-300=246.3 （万元）
6
02
03
对于节点2即改建车间
E（6）=0.9×40×7+0.1×10×7=259 （万元）
Hale Waihona Puke 01通过比较各期望收益，选择方案。
03
方案3为最佳方案。
02
E（3）=302.3> E（1）246.3 > E（2）155.3
销路好0.7
销路好0.7
销路差0.3
销 路差0.3
销路差0.3
销路差1.0
销路差0.1
销路差0.1
销路差1.0
销路差0.1
销路差0.1
销路差1.0
销路好0.9
销路好0.9
销路好0.9
销路好0.9
100
-30
-30
40
10
10
10
10
100
-30
40
前三年
后七年
扩 建
不 扩 建
E（4）=0.9×100×7+0.1×（-30）×7=609
E（5）=1.0×（-30）×7= -210
前三年的期望收入= 0.7×100×3+0.3×（-30）×3=183
E（1）=183+0.7×609+0.3×（-210）-300=246.3
决策树计算题
某工厂为生产一种新产品，制定三个基建方案。一是新建车间生产；二是改建原有车间进行生产；三是先改建，生产3年后当产品销路好时再进行扩建。新建和改建车间所需投资分别是300万元和140万元，若要在改建的基础上扩建车间，还需要追加投资140万元，产品生产期定为10年。
决策树例题经典案例python
决策树例题经典案例python摘要：1.决策树概述2.决策树例题：经典案例3.Python 在决策树中的应用4.决策树例题：Python 代码实现5.总结正文：1.决策树概述决策树是一种常见的机器学习方法，它通过一系列的问题来对数据进行分类或者预测。
决策树可以看作是一个问题树，每个内部节点表示一个特征，每个分支代表一个决策规则，每个叶子节点代表一个分类或预测结果。
2.决策树例题：经典案例假设我们有一个数据集，包含以下几个特征：性别、体重、是否购买运动鞋。
我们希望通过这些特征来预测一个人是否会购买运动鞋。
这就是一个典型的决策树应用场景。
3.Python 在决策树中的应用Python 中有很多库可以用来实现决策树，其中最常用的是scikit-learn。
scikit-learn 提供了决策树分类器（DecisionTreeClassifier）和决策树回归器（DecisionTreeRegressor）两种工具。
4.决策树例题：Python 代码实现下面我们通过一个简单的例子来展示如何使用Python 实现决策树。
首先，我们需要导入必要的库：```pythonimport numpy as npfrom sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifierfrom sklearn.metrics import accuracy_score```接下来，我们加载数据集并进行预处理：```pythoniris = load_iris()X = iris.datay = iris.target```然后，我们将数据集分为训练集和测试集：```pythonX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)```接着，我们创建一个决策树分类器实例：```pythonclf = DecisionTreeClassifier()```最后，我们用训练集训练模型，并在测试集上进行预测：```pythonclf.fit(X_train, y_train)y_pred = clf.predict(X_test)```模型的准确率可以通过以下代码计算：```pythonaccuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)print("Accuracy: {:.2f}%".format(accuracy * 100))```5.总结本篇文章通过一个简单的例子介绍了如何使用Python 实现决策树。
决策树例题经典案例280
决策树例题经典案例280决策树是一种常用的机器学习算法，它可以用于分类和回归任务。
决策树通过对数据集进行分割，构建一个树形结构，从而实现对数据的预测或分类。
在本文中，我们将通过经典案例来介绍决策树的应用和实现。
案例背景：假设我们有一个电商平台，我们希望通过用户的行为数据来预测用户是否会购买某种产品。
我们收集了一些用户的行为数据，包括浏览页面次数、点击广告次数、加入购物车次数等。
我们希望通过这些数据来构建一个决策树模型，从而预测用户的购买行为。
数据集：我们收集了1000个用户的行为数据，每个用户有以下特征：1. 浏览页面次数（0-100）。
2. 点击广告次数（0-10）。
3. 加入购物车次数（0-5）。
4. 是否购买（是/否）。
数据预处理：在构建决策树模型之前，我们需要对数据进行预处理。
首先，我们将数据集分为训练集和测试集，其中训练集占80%，测试集占20%。
然后，我们对特征进行归一化处理，将所有特征缩放到0-1之间，以便模型能够更好地学习特征之间的关系。
决策树模型构建：我们使用Python中的scikit-learn库来构建决策树模型。
首先，我们选择合适的决策树算法，比如ID3、CART等。
然后，我们通过训练集来训练模型，调整模型的参数，如最大深度、最小样本分割数等，以提高模型的准确性和泛化能力。
模型评估：在模型训练完成后，我们需要对模型进行评估。
我们使用测试集来评估模型的准确性、精确度、召回率等指标，以及绘制ROC曲线、混淆矩阵等来评估模型的性能。
模型预测：最后，我们使用训练好的决策树模型来对新的用户数据进行预测。
当有新的用户数据输入时，模型可以根据用户的行为特征来预测用户是否会购买产品，从而为电商平台提供决策支持。
总结：通过本案例的介绍，我们了解了决策树在电商平台中的应用。
决策树模型可以通过用户的行为数据来预测用户的购买行为，为电商平台提供决策支持。
同时，我们也学习了如何使用Python中的scikit-learn库来构建和评估决策树模型。
决策树例题经典案例
决策树例题经典案例决策树是一种常用的机器学习算法，它能够通过构建一棵树来对数据进行分类或者回归预测。
决策树通过对每个样本的特征进行划分，从而逐步构建树结构，最终得到一棵用于分类或者回归的决策树。
下面我们来看一个经典的决策树例题。
假设我们有一个数据集，包含了一些二分类问题的样本，每个样本有两个特征，特征1表示是否有房产（是/否），特征2表示是否有工作（是/否）。
我们的目标是通过这两个特征来预测样本的类别（是/否）。
我们可以根据这个问题构建一个决策树。
首先，我们需要选择一个特征来进行划分。
通常我们选择的划分特征是能够最大程度地将样本分开的特征。
在这个例子中，我们可以选择特征1作为划分特征。
然后，我们将特征1的取值分别为“是”和“否”的样本分成两个子集。
对于特征1取值为“是”的样本，我们可以看到它们的类别都为“是”，所以我们可以将其划分为一个叶子节点，并且将类别设为“是”。
对于特征1取值为“否”的样本，我们需要选择另一个特征来划分。
同样地，我们选择特征2作为划分特征。
对于特征2取值为“是”的样本，我们可以看到它们的类别有一部分为“是”，一部分为“否”，所以我们还需要继续划分。
我们选择特征1作为再次划分的特征。
对于特征2取值为“否”的样本，我们可以看到它们的类别都为“否”，所以我们可以将其划分为一个叶子节点，并且将类别设为“否”。
对于特征2取值为“是”，特征1取值为“否”的样本，我们可以看到它们的类别全部为“否”，所以我们可以将其划分为一个叶子节点，并且将类别设为“否”。
最后，我们得到的决策树如下：特征1是|--- 类别：是特征1否|--- 特征2是| |--- 类别：是||--- 特征2否|--- 类别：否通过这个决策树，我们可以根据样本的特征值来进行预测。
例如，对于一个样本，特征1为“是”，特征2为“否”，按照决策树的规则，我们可以预测该样本的类别为“否”。
决策树是一种直观、易于解释的机器学习算法，它能够根据数据集的特征进行分类或者预测，对于解决一些简单的二分类问题非常有效。
决策树算法例题
决策树算法例题
一、决策树基本概念与原理
决策树是一种基于树结构的分类与回归模型。
它通过一系列的问题对数据进行划分，最终得到叶子节点对应的分类结果或预测值。
决策树的构建过程通常采用自上而下、递归划分的方法。
二、决策树算法实例解析
以一个简单的决策树为例，假设我们要预测一个人是否喜欢户外运动。
已知特征：性别、年龄、是否喜欢晒太阳。
可以通过以下决策树划分：
1.根据性别划分，男性为喜欢户外运动，女性为不喜欢户外运动。
2.若性别为男性，再根据年龄划分，年龄小于30分为喜欢户外运动，大于30分为不喜欢户外运动。
3.若性别为女性，无论年龄如何，均分为喜欢户外运动。
通过这个决策树，我们可以预测一个人是否喜欢户外运动。
三、决策树算法应用场景及优缺点
1.应用场景：分类问题、回归问题、关联规则挖掘等。
2.优点：易于理解、可解释性强、泛化能力较好。
3.缺点：容易过拟合、对噪声敏感、构建过程耗时较长。
四、实战演练：构建决策树解决实际问题
假设我们要预测房价，已知特征：面积、卧室数量、卫生间数量、距市中心距离。
可以通过构建决策树进行预测：
1.选择特征：根据相关性分析，选择距市中心距离作为最佳划分特征。
2.划分数据集：将数据集划分为训练集和测试集。
3.构建决策树：采用递归划分方法，自上而下构建决策树。
4.模型评估：使用测试集评估决策树模型的预测性能。
通过以上步骤，我们可以运用决策树算法解决实际问题。
决策树例题经典案例
决策树例题经典案例决策树是一种常见的机器学习算法，它通过对数据集进行划分，构建一颗树形结构来进行决策预测。
在实际应用中，决策树被广泛运用于金融、医疗、营销等领域，帮助人们进行决策分析和预测。
下面我们将通过几个经典案例来深入理解决策树的应用。
案例一，贷款申请。
假设银行需要根据客户的个人信息来决定是否批准其贷款申请。
我们可以利用决策树来构建一个贷款申请的决策模型。
首先，我们需要收集客户的个人信息，比如年龄、收入、信用记录等。
然后，我们将这些信息作为特征，构建决策树模型。
通过对客户信息的分析，决策树可以帮助银行进行贷款申请的预测，提高贷款申请的审批效率。
案例二，疾病诊断。
医疗领域也是决策树的重要应用场景之一。
假设医生需要根据患者的症状来进行疾病诊断，我们可以利用决策树来构建一个疾病诊断的模型。
首先，我们收集患者的症状信息，比如发烧、咳嗽、头痛等。
然后，我们将这些症状作为特征，构建决策树模型。
通过对患者症状的分析，决策树可以帮助医生进行疾病的诊断，提高诊断的准确性。
案例三，产品营销。
在营销领域，决策树也被广泛应用于产品推荐和客户分类。
假设一家电商平台需要根据用户的购物行为来进行产品推荐，我们可以利用决策树来构建一个产品推荐的模型。
首先，我们收集用户的购物记录、浏览记录等信息。
然后，我们将这些信息作为特征，构建决策树模型。
通过对用户行为的分析，决策树可以帮助电商平台进行个性化推荐，提高用户的购物体验。
通过以上经典案例的介绍，我们可以看到决策树在不同领域的应用场景。
无论是贷款申请、疾病诊断还是产品营销，决策树都能够帮助我们进行决策分析和预测，提高工作效率和决策准确性。
因此，掌握决策树算法是非常重要的，它不仅可以帮助我们解决实际问题，还可以提升我们在机器学习领域的竞争力。
希望通过本文的介绍，读者能够对决策树有更深入的理解，为实际问题的解决提供更多的思路和方法。
决策树习题练习(答案)
决策树习题练习(答案)决策树题练答案题目1：某投资者预计投资兴建一工厂，建设方案有两种：①大规模投资300万元；②小规模投资160万元。
两个方案的生产期均为10年，其每年的损益值及销售状态的规律见表15.试用决策树法选择最优方案。
解答：首先绘制决策树，如图1所示。
然后计算各状态点的期望收益值，并将其标在圆圈上方。
最后比较节点②与节点③的期望收益值，选择期望收益值更高的方案，即大规模投资方案。
题目2：某项目有两个备选方案A和B，两个方案的寿命期均为10年，生产的产品也完全相同，但投资额及年净收益均不相同。
A方案的投资额为500万元，其年净收益在产品销售好时为150万元，在销售差时为50万元；B方案的投资额为300万元，其年净收益在产品销路好时为100万元，在销路差时为10万元。
根据市场预测，在项目寿命期内，产品销路好时的可能性为70%，销路差的可能性为30％，试根据以上资料对方案进行比选。
已知标准折现率ic10%。
解答：首先画出决策树，如图2所示。
然后计算各个机会点的期望值，最后计算各个备选方案净现值的期望值，选择期望净现值更高的方案，即方案A。
根据计算，方案A的净现值期望值为33万元，方案B的净现值期望值为148.5万元。
因此，选择方案B为优先方案。
接着，投资者提出了第三个方案，先进行小规模投资160万元，生产3年后根据销售情况再决定是否进行大规模投资。
根据表2的销售概率表，绘制出决策树，计算各节点的期望收益值。
经过计算，节点④的期望收益值为616万元，节点⑤的期望收益值为-140万元，节点②的期望收益值为281.20万元，节点⑧的期望收益值为476万元，节点⑨的期望收益值为392万元，因此选择扩建方案。
节点⑥的期望损益值取扩建方案的期望损益值476万元。
节点⑦的期望收益值为140万元。
某建筑公司计划建一预制构件厂，方案一为建大厂，需投资300万元，每年可盈利100万元，若销路差则每年亏损20万元，使用期为10年；方案二为建小厂，需投资170万元，每年可盈利40万元，若销路差则每年盈利30万元。
决策树练习题
设有某石油钻探队，在一片估计能出油的荒田钻探。 可以先做地震试验，然后决定钻井与否。或不做地 震试验，只凭经验决定钻井与否。做地震试验的费 用每次3000元，钻井费用为10000元。假设钻井 后出油，这井队可收入40000元，假设不出油就没
有任何收入。在试验效果好的条件〔概率为〕下钻 井出油的概率为〔不出油〕，试验效果不好的条件 〔概率为〕下钻井出油的概率为；假设不做试验， 钻井出油的概率为〔不出油〕。问：钻井队的决策 者如何作出决策使收入的期望值最大？
14
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有些复杂的决策问题不可能或很难一次弄清全部自 然信息状态情况，而只能先作一个简单决策〔又称 一级决策〕，决策后根据产生的新情况再补充信息 作出一个新的决策。如此有二级〔阶段〕或更多级 决策，称为多阶段序列决策。
多阶段序列决策可以分为两种：一种是在一级决策 之后通过通过补充信息再扩展为二级、三级决策； 另一种是贝叶斯多级决策。
某公司为了生产某种新产品，考虑三个方案：第一 个方案是建大厂，需投资300万元，建成后假设销 路好，每个可得利润100万元，假设销路差，每年 亏损20万元；第二个方案是建小厂，需投资约180 万元，建成后假设销路好，每年可得利润40万元， 销路差，每年可得利润30万元。假设大厂和小厂的 使用期限都是10年，考虑第三个方案，先建小厂， 试销3年，假设销路好，再投资100万元，加以扩 建，扩建后可再使用7年，后7年中每年的利润增至 95万元。问：应该采取何种方案，对公司最有利？ 〔销路好的概率，销路差的概率〕
某厂拟在下一年生产某种产品，现需要确定产品的
批量。根据市场调查，预测这种产品投入市场的有
关数据如下表所示。问：采用何种生产方案可使工 厂获利最大？
损 状态 益概
学决策树习题及答案
注意答卷要求：1．统一代号：P 为利润，C 为成本，Q 为收入，EP 为期望利润 2．画决策树时一定按照标准的决策树图形画，不要自创图形 3．决策点和状态点做好数字编号 4．决策树上要标出损益值某企业似开发新产品，现在有两个可行性方案需要决策。
I 开发新产品A ，需要追加投资180万元，经营期限为5年。
此间，产品销路好可获利170万元；销路一般可获利90万元；销路差可获利-6万元。
三种情况的概率分别为30%，50%，20%。
II.开发新产品B ，需要追加投资60万元，经营期限为4年。
此间，产品销路好可获利100万元；销路一般可获利50万元；销路差可获利20万元。
三种情况的概率分别为60%，30%，10%。
（1）画出决策树销路好 0.317090 -61005020（2）计算各点的期望值，并做出最优决策求出各方案的期望值：方案A=170×0.3×5+90×0.5×5+(-6)×0.2×5=770(万元)方案B=100×0.6×4+50×0.3×4+20×0.1×4=308(万元)求出各方案的净收益值：方案A=770-180=590(万元)方案B=308-60=248(万元)因为590大于248大于0所以方案A最优。
某企业为提高其产品在市场上的竞争力，现拟定三种改革方案：（1）公司组织技术人员逐渐改进技术，使用期是10年；（2）购买先进技术，这样前期投入相对较大，使用期是10年；（3）前四年先组织技术人员逐渐改进，四年后再决定是否需要购买先进技术，四年后买入技术相对第一年便宜一些，收益与前四年一样。
预计该种产品前四年畅销的概率为0.7，滞销的概率为0.3。
如果前四年畅销，后六年畅销的概率为0.9；若前四年滞销，后六年滞销的概率为0.1。
相关的收益数据如表所示。
（1）画出决策树（2）计算各点的期望值，并做出最优决策投资收益表单位：万元解（1）画出决策树，R为总决策，R1为二级决策。
决策树练习题
决策树练习题 This manuscript was revised on November 28, 2020决策树作业题公司拟建一预制构件厂，一个方案是建大厂，需投资300万元，建成后如销路好每年可获利100万元，如销路差，每年要亏损20万元，该方案的使用期均为10年；另一个方案是建小厂，需投资170万元，建成后如销路好，每年可获利40万元，如销路差每年可获利30万元；若建小厂，则考虑在销路好的情况下三年以后再扩建，扩建投资130万元，可使用七年，每年盈利85万元。
假设前3年销路好的概率是，销路差的概率是，后7年的销路情况完全取决于前3年；为了适应市场的变化，投资者又提出了第三个方案，即先小规模投资160万元，生产3年后，如果销路差，则不再投资，继续生产7年；如果销路好，则再作决策是否再投资140万元扩建至大规模（总投资300万元），生产7年。
前3年和后7年销售状态的概率见表16，大小规模投资的年损益值同习题58。
试用决策树法选择最优方案。
决策树例题1.某投资者预投资兴建一工厂,建设方案有两种:①大规模投资300万元；②小规模投资160万元。
两个方案的生产期均为10年，其每年的损益值及销售状态的规律见下表。
试用决策树法选择最优方案。
（2）计算各状态点的期望收益值节点②：[100*+（-20）*]*10-300=340；节点③：[60*+20*]*10-160=320；将各状态点的期望收益值标在圆圈上方。
（3）决策比较节点②与节点③的期望收益值可知，大规模投资方案优于小规模投资方案，故应选择大规模投资方案，用符号“//”在决策树上“剪去”被淘汰的方案。
2.某项目有两个备选方案A和B，两个方案的寿命期均为10年，生产的产品也完全相同，但投资额及年净收益均不相同。
A方案的投资额度为500万元，其年净收益在产品销售好时为150万元，销售差时为50万元；B方案的投资额度为300万元，其年净收益在产品销售好时为100万元，销售差时为10万元，根据市场预测，在项目寿命期内，产品销路好时的可能性为70%，销路差的可能性为30%，试根据以上资料对方案进行比较。
决策树例题分析及解答
最后比较决策点1的情况： 由于点③（719万元）与点②（680万元）相比，点③的期望利润值较大，因此取点③而舍点②。这样，相比之下，建设大工厂的方案不是最优方案，合理的策略应采用前3年建小工厂，如销路好，后7年进行扩建的方案。
*
决策树法的一般程序是： （1）画出决策树图形 决策树指的是某个决策问题未来发展情况的可能性和可能结果所做的估计，在图纸上的描绘决策树 （2）计算效益期望值 两个行动方案的效益期望值计算过程： 行动方案A1(建大厂)的效益期望值: 13.5×0.8×10＋25.5×0.2×10－25=134万元 行动方案A2（建小厂）的效益期望值： 15×0.8×10+15×0.2×10-10=140万元 （3）将效益期望值填入决策树图 首先在每个结果点后面填上相应的效益期望值；其次在每个方案节点上填上相应的期望值，最后将期望值的角色分支删减掉。只留下期望值最大的决策分支，并将此数值填入决策点上面，至此决策方案也就相应选出
01
A1的净收益值=[300×0.7+（-60）×0.3] ×5-450=510万 A2的净收益值=（120×0.7+30×0.3）×5-240=225万 选择：因为A1大于A2，所以选择A1方案。 剪枝：在A2方案枝上打杠，表明舍弃。
02
”
*
例 题
为了适应市场的需要，某地提出了扩大电视机生产的两个方案。一个方案是建设大工厂，第二个方案是建设小工厂。
例： 某农业企业有耕地面积33.333公顷，可供灌水量6300立方米，在生产忙季可供工作日2800个，用于种植玉米、棉花和花生三种作物。预计三种作物每公顷在用水忙季用工日数、灌水量和利润见表，在完成16.5万公斤玉米生产任务的前提下，如何安排三种作物的种植面积，以获得最大的利润。
决策树算法例题
决策树算法例题
决策树算法是一种常用的机器学习算法，常用于分类和回归问题。
下面是一个简单的决策树算法例题：
假设我们有一个关于学生是否能够通过大学考试的分类问题。
我们有以下特征：
1. 学生每天花费多少时间学习（特征1）
2. 学生每晚睡眠的时间（特征2）
3. 学生每周参加体育活动的次数（特征3）
我们使用这些特征来预测学生是否能够通过大学考试。
决策树算法将根据这些特征进行决策，从而形成一棵树。
决策树的每个节点表示一个特征，每个分支表示一个决策，每个叶子节点表示一个分类结果。
假设我们的决策树如下所示：
1. 如果学生每天花费的时间少于X小时，则该学生不能通过考试。
2. 如果学生每晚睡眠时间少于Y小时，则该学生不能通过考试。
3. 如果学生每周参加体育活动的次数少于Z次，则该学生不能通过考试。
4. 如果以上条件都不满足，则该学生可以通过考试。
我们可以使用这个决策树来预测学生是否能够通过考试。
例如，如果一个学生每天花费X+1小时学习，每晚睡眠Y+1小时，每周参加Z+1次体育活动，则根据我们的决策树，该学生可以通过考试。
需要注意的是，这只是一个简单的决策树算法例题，实际的决策树算法可能需要处理更复杂的问题和更多的特征。
此外，为了防止过拟合和欠拟合，还需要对决策树的深度和叶节点的数量进行限制。
决策树经典例题csdn
以下是一个决策树经典例题的简单介绍：
例题：假设某工厂要生产一种新产品，根据市场调研，该产品有三种可能的销售情况：高、一般、低。
工厂有三种生产方案：大、中、小。
1. 方案一为大生产方案，预计在高销售情况下获得100万元利润，一般销售情况下获得40万元利润，低销售情况下获得20万元利润。
2. 方案二为中生产方案，预计在高销售情况下获得80万元利润，一般销售情况下获得50万元利润，低销售情况下获得30万元利润。
3. 方案三为小生产方案，预计在高销售情况下获得60万元利润，一般销售情况下获得45万元利润，低销售情况下获得50万元利润。
根据这些信息，我们需要使用决策树方法来选择最优的生产方案。
首先，我们需要确定问题的目标，这里的目标是最优利润。
然后，我们需要确定决策树的结构，包括树的根节点（工厂的生产方案）和每个分支（每种生产方案的预期利润）。
接着，我们需要计算每个分支的期望值（每种生产方案的预期利润乘以每种销售情况发生的概率），并根据期望值选择最优的分支作为决策树的下一级节点。
最后，我们重复上述步骤，直到找到最优的生产方案。
通过计算，我们可以得出大生产方案的期望值为72.73万元、中生产方案的期望值为64.67万元和小生产方案的期望值为58.67万元。
因此，根据决策树方法的选择规则，我们应该选择大生产方案作为最优的生产方案。
希望对您有所帮助！。
二级决策树作业参考
-20 10040 30 3010方案一：（１00×0.７-20×0．3)×１０-300=３４0（万元)方案二:绘制决策树,是从左往右;而依据决策树，计算期望收益,是从右往左。
因此,我们应该先计算扩建与不扩建的期望收益。
扩建:100×1×7-２５0=4５0(万元)不扩建:４０×１×7＝２8０（万元)因为扩建获得的期望收益大于不扩建获得的期望收益,因此，当前三年销路好时,我们选择扩建。
方案二的总期望收益为：（450+40×３）×0.7＋３０×0.3×１0-１０0=389(万元)方案三:(３0×0.７+1０×０.3)×10=240(万元)方案二期望收益3８9万元>方案一期望收益３4０万元>方案三期望收益240万元,因此,选择方案二，并且，如果前三年销路情况良好，则三年后选择扩建为大厂。
-20 100 -20 100 -20 40 30 40 30 30 10 3010从右往左计算期望收益。
为便于理解,我为每一个方案节点进行了编号,从右往左计算每一个方案节点的期望收益。
方案一：方案节点４的期望收益：（100×０.9－２０×0.1)×７=61６（万元)方案节点5的期望收益：（100×０.２－２0×0.８)×7＝2８(万元)方案节点1的期望收益：(６16+100×3)×0.7+(28－2０×３)×0．3－300＝3３１.6（万元）方案二:方案节点6的期望收益:（１00×０.9－２０×０．１）×７－2５0=３66(万元）方案节点7的期望收益：(40×0．９+３0×0.1)×7=273（万元)因为扩建获得的期望收益大于不扩建获得的期望收益，因此，当前三年销路好时，我们选择扩建。
管理学-计划决策
（5）最小后悔值法
好销 （1）大 800-800 量进货 =0 （2）中 800-550 ） 量进货 =250 （3）小 800-310 ） 量进货 =490 稍好销 400-400 =0 400-330 =70 400-310 =90 不好销 滞销 最小后悔值 690 390 490 90-(-300) (-10)-(-700) =390 =690 90-(-50) =140 90-90 =0 (-10)-(-400) =490 (-10)-(-10) =0
方案I： 务实期望值=800×0.6+（-700） ×（1- 0.6） ×0.6+（ 700） 0.6） =200万元 =200万元 方案II： 务实期望值=550 ×0.6+（-400） ×（1- 0.6） 0.6+（ 400） 0.6） =170万元 =170万元 方案III：务实期望值=310 ×0.6+ （-10） ×（1- 0.6） 10） 0.6） =182万元 =182万元 选方案I 选方案
战略性计划 战术性计划（行动计划、作业计划） 比较项目 时间跨度 范围 侧重点 目的 特点 战略计划
五年或五年以上 涉及到整个组织
行动计划
三年以内（ 三年以内（周、月、季、年） 局限于特定部门或活动
确定组织宗旨、目标， 确定组织宗旨、目标，明 明确实现目标和贯彻落实战 略、措施的各种方法 确战略和重大措施 提高效益 提高效率 全局性、指导性、长远性 局部性、指令性、一次性 全局性、指导性、 局部性、指令性、
2年
8年
作业练习（非确定型决策方法） 作业练习（非确定型决策方法）
3.假设某贸易公司有三个进货方案：大量进货、 3.假设某贸易公司有三个进货方案：大量进货、中量进 假设某贸易公司有三个进货方案 销量进货。市场需求可能有四种情况：好销、 货、销量进货。市场需求可能有四种情况：好销、稍好 不好销、滞销。各方案估计的利润或亏损如下（ 销、不好销、滞销。各方案估计的利润或亏损如下（乐 观系数0.6 0.6） 观系数0.6）
决策树、网络计划法作业例题PPT课件
自然状态
前三年概率
自然状态
后七年概率
销路好
销路好
0.85
0.7
销路不好
0.15
销路不好
0.3
销路好 销路不好
0.1 0.销路不好 0.15 3
销路好 0.7
不-变 40 0
销路好 0.85 6
销路不好 0.15 4.5
销路好 0.10 15
销路不好
更新 0.3
扩大 -40
第二章 计划——2.4计划方法与技术
（3）结点时差 每个结点的最迟结束时间与最早开始时间之差， 是可利用的机动时间，用S（i）表示第i结点的时差，
S（i）=Tlf（i）-Tes（i （4）关键线路及总工期
时差为零的结点所连接起来的线路为关键线路。 关键线路应在网络图中用双杆箭线或带颜色的箭线标 出。关键线路上的各工序为关键工序。关键线路上各 工序作业时间之和就是工程的完工总工期。
销路不好 0.90 3
-35
不变 0 32.55
销路好 0.10
6
销路不好0.90 4.5
92.4 销路好0.85
15
更新并扩大-60
前三年
销路好 0.7
销路不好 0.3
销路不好0.15 3
29.4
销路好 0.10
15
销路不好 0.90 3
后七年
题，这样就有两个方案：一是更新设备，并扩大生产规模，二是
更新设备，三年后再决定是否扩大生产规模，已知资料数据如下： （1）现在更新需要投资35万，三年后扩大另需40万。 （2）更新同时扩大，需60万。 （3）只更新设备，销路好每年可获利6万，不好每年获利4.5万。 （4）如果更新设备和扩大生产同时进行，销路好的情况下前三年 每年获利12万，后七年每年获利15万。销路不好的情况下每年获 利3万。
决策树课后习题答案
决策树课后习题答案决策树课后习题答案决策树是一种常用的机器学习算法，它通过构建一棵树状结构来对数据进行分类或预测。
在学习决策树算法的过程中，我们通常会遇到一些习题，下面我将为大家提供一些决策树课后习题的答案。
习题1：假设有一个数据集包含100个样本，每个样本有5个特征。
我们想要构建一个决策树模型来对样本进行分类，其中每个节点上的划分特征数目限制为2。
请问这棵决策树最多可以有多少个节点？答案：假设决策树最多有n个节点，那么根节点有2个划分特征，第一层有2个子节点，第二层有4个子节点，依此类推。
可以发现，每一层的节点数目是上一层节点数目的2倍。
因此，第k层的节点数目为2^k。
假设决策树的高度为h，那么总节点数目为2^0 + 2^1 + ... + 2^h = 2^(h+1) - 1。
根据题意，每个节点的划分特征数目限制为2，所以决策树的高度为5，即h=5。
代入公式，可得总节点数目为2^(5+1) - 1 = 63。
因此，这棵决策树最多可以有63个节点。
习题2：假设我们有一个二分类问题的数据集，其中正例有80个，反例有20个。
我们使用决策树算法对数据进行分类，并得到了一个深度为3的决策树模型。
请问在训练集上的分类准确率是多少？答案：对于二分类问题，分类准确率可以通过正确分类的样本数目除以总样本数目来计算。
在这个问题中，训练集一共有100个样本，其中正例有80个，反例有20个。
我们已经得到了一个深度为3的决策树模型，那么在训练集上的分类准确率就是指这个模型对这100个样本进行分类时，正确分类的样本数目除以总样本数目。
由于深度为3的决策树模型共有8个叶节点，每个叶节点对应一个分类结果。
假设这个模型在训练集上将m个正例正确分类，将n个反例正确分类。
由于正例有80个，反例有20个，所以m + n = 100。
又因为模型的分类准确率是正确分类的样本数目除以总样本数目，所以分类准确率为(m + n) / 100 = (m + n) / (m + n) = 1。
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第一步，绘制决策树。首先从左端决策点出发，按备 选方案引出相应的方案枝，每条方案枝上注明所代表的方 案；然后，每条方案枝到达一个方案的结点，再由各方案 结点引出各个状态枝，并在每个状态枝上注明状态内容及 其概率；最后，在状态枝末端注明不同状态下的损益值。 决策树完成后，再在下面注明时间长度。如图所示。 第二步，计算期望损益值。根据决策树资料，计算如 下： 购置新机器期望值=[30×0.5+20×0.3+8×0.2]×3=22.6 （万元） 改造旧机器期望值=[25×0.5+21×0.3+16×0.2]×3=22 （万元）
第三步，剪枝决策。比较各方案的期望收益值，从中 选择收益值最大的作为最佳方案，其余的方案枝一律剪掉， 最终剩下一条贯穿始终的方案枝，即决策方案。
某公司研究了两种扩大生产增加利润的方案，一是购置新 机器，二是改造旧机器。已知公司产品三年内市场销售较好、 一般、较差的概率分别是0.5、0.3、0.2。对应于这三种情况， 购置新机器时分别可获利30万元、20万元、8万元。改造旧机 器时分别获利25万元、21万元、16万元。求取三年内取得最大 经济效益的方案。有关数据如表所示。 状态方案 购置新机器 改造旧机器 较好 （0.5） 30 25 一般 （0.3） 20 21 较差 （0.2） 8 16
△ 30
△ 20
△ 8 A ∥ 22 一般（0.3） 改造旧机器 2 较差（0.2） △ 21 较好（0.5）ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ△ 25
△ 16
决策树图
作业： 某厂设备技术上已经落后,需要马上更新,厂内有人认为,目前销路 增长,应在更新设备的同时扩大生产规模。也有人认为,市场形式 尚难判断,不如先更新设备,三年后再根据市场行情决定是否扩大 生产规模.所以该厂决策面临两个方案,决策分析以下列资料为依 据: • (1)现在更新设备的同时扩大生产规模,总共需投资60万元,若销 售情况好,前三年 每年可获利12万元,后七年每年可获利15万元; 若销售情况不好,每年只能获利3万元 • (2)如果只更新设备,则需投资35万元,今后销售情况好,每年可获 利6万元,销售情况不好,每年仍能获利4.5万元;如果三年后企业 决定在更新设备的基础上继续扩大生产规模,则需追加投资40万 元,这时如销路好,今后七年每年可获利15万元,如销路不好,每年 仅能获利3万元. • (3)市场行情在前三年和后七年各种自然状态的预测概率如下表
决策树结构图
其决策的步骤是：
第一步，绘制决策树。实际上是拟定各种决策方案的 过程，也是对未来可能发生的各种状况进行周密思考和预 测的过程。 第二步，计算期望损益值。根据图中有关数据，计算 不同备选方案在不同自然状态下的损益期望值及其综合值， 将综合值填写在相应的方案枝末端的机会点上方，表示该 方案的经济效果。
前三年 销售情况 好 概率 0.7 销售情况 好 不好 不好 0.3 好 不好
后七年 销售情况 0.85 0.15 0.10 0.90
根据上述资料绘制决策树,计算期望 值,比较各方案,最后做出决策。
第三步，剪枝决策。将各方案的期望值标在各个方案结点 上；然后比较各方案的期望值，从中选择期望值最大的作 为最佳方案，并把最佳方案的期望值写到决策点方框的上 边，同时剪去（用“∥”表示）其它方案枝。此例中，购 置新机器方案期望值最大为22.6万元，所以选择该方案。
较好（0.5） 22.6 一般（0.3） 购置新机器 22.6 1 较差（0.2）
风险性决策（随机决策）指决策者不能知道哪种自然状态 会发生，但能知道有多少种自然状态以及每种自然状态发 生的概率。
常用的风险型决策方法是决策树法。决策树法就是借 助于树形分析图，根据各种自然状态出现的概率及方案预 期损益，计算比较各方案的期望值，从而抉择最优方案的 方法。
方案枝 状态节点
概率枝
决策节点