决策树决策过程流程图
决策树算法
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第一节 决策树算法原理
优点： 使用者不需要了解很多背景知识，只要训练事例能用属性 →结论的方式表达出来，就能用该算法学习； 决策树模型效率高，对训练集数据量较大的情况较为适合； 分类模型是树状结构，简单直观，可将到达每个叶结点的 路径转换为IF→THEN形式的规则，易于理解； 决策树方法具有较高的分类精确度。
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第一节 决策树算法原理
决策树算法的大体框架都是一样的，都采用了贪心（非回 溯的）方法来以自顶向下递归的方式构造决策树。 它首先根据所使用的分裂方法来对训练集递归地划分递归 地建立树的节点，直至满足下面两个条件之一，算法才停 止运行：（ 1）训练数据集中每个子集的记录项全部属于 一类或某一个类占压倒性的多数；（2）生成的树节点通 过某个终止的分裂准则；最后，建立起决策树分类模型。
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第一节 决策树算法原理
缺点： 不易处理连续数据。数据的属性必须被划分为不同的类别 才能处理，但是并非所有的分类问题都能明确划分成这个 区域类型； 对缺失数据难以处理，这是由于不能对缺失数据产生正确 的分支进而影响了整个决策树的生成； 决策树的过程忽略了数据库属性之间的相关性。
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第一节 决策树算法原理
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2.1 ID3算法
属性选择度量 在树的每个节点上使用信息增益（information gain）度量选 择测试属性。这种度量称作属性选择度量或分裂的优良性度 量。 选择具有最高信息增益（或最大信息熵压缩）的属性作为当 前节点的测试属性。该属性使得对结果划分中的样本分类所 需的信息量最小，并反映划分的最小随机性或“不纯性”。 这种信息理论方法使得对一个对象分类所需的期望测试数目 达到最小，并确保找到一棵简单的（但不必是最简单的）树。
管理信息系统应用题-流程图-决策树-等。
管理信息系统应用题1.请根据以下订货业务处理过程画出管理业务流程图：采购员从仓库收到缺货通知单后，查阅订货合同单，若已订货，则向供货单位发出催货请求；否则填写订货单送供货单位；供货单位发出货物后，立即向采购员发出取货通知单。
解：订货业务处理流程图2.请将下列决策处理过程用以决策树及决策表表示出来。
铁路货运收费标准如下：（1）若收货地点在本省以内，快件每公斤5元，慢件每公斤3元。
（2）若收货地点在外省，且重量小于或等于20公斤，快件每公斤7元，慢件每公斤5元；反之，若重量大于20公斤，超重部分每公斤加收1.5元。
解：决策树如下：决策表如下：3. 用图书、作者两个实体及其属性和联系构建E -R 图，并转化为关系数据模型。
答：E -R 图如下：转换成的关系数据模型如下：图书（ISBN ，书名，出版社，价格） 作者（身份证号，姓名，出生地） 写作（ISBN ，身份证号，定稿时间）4. 试根据以下储蓄所取款过程画出数据流程图：储户将填好的取款单及存折交储蓄所，经查对存款账，将不合格的存折和取款单退回储户，合格的存折和取款单被送交取款处理，处理时要修改存款账户和现金账，处理的结果是将存折、利息单和现金交储户，同时将取款单存档。
图书作者写作出版社ISBN书名姓名出生地身份证号定稿时间价格N M5.某企业负责处理订货单的部门每天能收到 40 份左右的来自顾客的订货单，订货单上的项目包括订货单编号、顾客编号、产品编号、数量、订货日期、交货日期等。
假定这些订单由:“订货单处理”处理逻辑进行处理。
试根据这一业务情况写出数据字典中的“订货单”数据流定义。
数据流名称：订货单编号DFO01简述：顾客送来的订货单数据流来源：“顾客”外部实体数据流去向：“订货单处理”处理逻辑数据流组成：订货单编号 + 顾客编号 + 产品编号 + 数量 + 订货日期 +交货日期流通量：40份左右/天6.试根据下述情况制出表格分配图。
采购部门准备的采购单为一式四份：第 1 张送供货方；第 2 张送交收货部门，用于登入待收货登记册；第 3 张交会计部门作应付款处理，记入应付账；第 4 张留在采购部门备查。
决策表、决策数、数据流程图举例
决策表、决策树、流程图举例《管理系统中的计算机应用》应用题《管理系统中的计算机应用》是会计、财税、金融、工商管理等专业的考试科目，大多数同学在学这科的时候觉得很抽象，很困难，特别是最后20分的应用题不知从和下手，根据自己考试的经验，我给大家一些建议，但仅代表个人观点，如果有什么不恰当的地方，也请熟悉这门课程的朋友给予指出，大家一起探讨。
这门课程的应用题，可能出现这么几个类型的题目：决策树、决策表、数据流程图、E-R图和一道关于计算机界面的题，现在我就根据这几个题目各自的特点联系自己做题的经验给大家一些心得。
决策树：在这几种应用题中，决策树的题是比较简单的，只要你认真审题，基本上不会有太大的错误，所以，基本上来说，这类题目是送分的题，一旦如果今年出这种题目，我希望大家一定要拿住分了，不要丢了，否则就太可惜了。
我给大家举个比较简单的例子来用以说明。
例：邮局邮寄包裹收费标准如下：若收件地点距离L在1000公里以内，邮件类型T为普通件每公斤收费2元，挂号件每公斤3元。
若收件地点距离在1000公里以外，普通件每公斤2.5元,挂号件每公斤3.5元；若重量W大于30公斤，超重部分每公斤加收0.5元。
请绘制决策树和决策表。
解法：首先，我们要根据题目，先将收件距离分为大于1000和小于或等于1000两种，这就是决策树的第一层的两个分支。
如收费标准——L≤1000——L>1000；然后，题目告知，在1000公里以内，普通邮件2元/公斤；挂号3元/公斤，这就是第一个分支上的两个更细的分支；也就是说L≤1000里面又可以有两个分支，一个是挂号，一个是普通（暂时先不分，大家看明白，下面我会把整个图画出来的）；第三，可以看到大于1000公里的，普通邮件2.5元/公斤；挂号3.5元/公斤。
这是大于1000公里的两个分支。
第四，到这里，还没有完，因为可以看到题目的最后一句，就是在超过1000公里以外的邮件，还有一个分支，就是重量部分的，超过30公斤，要加收0.5元，当然，另一个条件就是不超过的不加，这就需要在大于1000公里的分出的两个分支里面又要分出两个分支。
业务流程图、数据流程图以及决策树
业务流程图、数据流程图以及决策树练习1.业务流程图（1)、请绘制图书借阅业务流程图。
系统说明：读者将索书单交给借书员,核实之后,书库管理员取书并修改书库文件、登记借阅台帐，接着把书递给借书员。
还书员接受读者的还书条后核对借阅台帐、修改书库文件。
（2）。
成品库保管员按车间的入库单登记库存台帐。
发货时，发货员根据销售科送来的发货通知单将成品出库,并发货，同时填写三份出库单，其中一份交给成品库保管员，由他按此出库单登记库存台帐,出库单的另外两联分别送销售科和会计科。
试按以上业务过程画出业务流程图。
（3）.储户将填好的存（取）单及存折送交分类处理处。
分类处理处按三种不同情况分别处理。
如果存折不符或存（取）单不合格，则将存折及存（取）单直接退还储户重新填写；如果是存款，则将存折及存款单送交存款处理处。
存款处理处取出底帐，登记后，将存折退还给储户；如果是取款,则将存折及取款单交取款处理处,该服务台取出底帐及现金，记帐后将存折与现金退给储户，从而完成存（取）款处理过程。
试按以上过程画出业务流程图.2。
数据流程图EX1：请根据以下销售过程画出数据流程图：用户将定货单交给某企业的业务经理,经检验后，对不合格的订单要由用户重填，合格的订单交仓库保管员做出库处理，即：查阅库存台帐，如果有货则向用户开票发货，如缺货，则通知采购员采购。
EX2：请根据以下定货过程画出数据流程图：采购员从仓库收到缺货通知单后立即进行定货处理,即,查阅订货合同单，若已定货，则向供货单位发出催货单,否则，填写定货单送供货单位。
供货单位发运货物后，立即向采购员发出取货通知。
EX3:请根据以下储蓄所存款过程画出数据流程图：储户将填写好的存款单、存折和存款交储蓄所，查对储户帐，将不合格的存款单退给储户重填,合格的存款单交存款处理，处理时要修改储户帐，并将存折交还储户，而将存款放入现金库。
EX4：某仓库管理系统按以下步骤进行信息处理，试画出数据流程图.（1) 保管员根据当日的出库单和入库单通过出、入库处理去修改库存台帐。
实验二-决策树实验-实验报告
决策树实验一、实验原理决策树是一个类似于流程图的树结构，其中每个内部结点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输入，而每个树叶结点代表类或类分布。
数的最顶层结点是根结点。
一棵典型的决策树如图1所示。
它表示概念buys_computer，它预测顾客是否可能购买计算机。
内部结点用矩形表示，而树叶结点用椭圆表示。
为了对未知的样本分类，样本的属性值在决策树上测试。
决策树从根到叶结点的一条路径就对应着一条合取规则，因此决策树容易转化成分类规则。
图1ID3算法：■决策树中每一个非叶结点对应着一个非类别属性，树枝代表这个属性的值。
一个叶结点代表从树根到叶结点之间的路径对应的记录所属的类别属性值。
■每一个非叶结点都将与属性中具有最大信息量的非类别属性相关联。
■采用信息增益来选择能够最好地将样本分类的属性。
信息增益基于信息论中熵的概念。
ID3总是选择具有最高信息增益（或最大熵压缩）的属性作为当前结点的测试属性。
该属性使得对结果划分中的样本分类所需的信息量最小，并反映划分的最小随机性或“不纯性”。
二、算法伪代码算法Decision_Tree(data,AttributeName)输入由离散值属性描述的训练样本集data;候选属性集合AttributeName。
输出一棵决策树。
（1）创建节点N；（2）If samples 都在同一类C中then（3）返回N作为叶节点，以类C标记；（4）If attribute_list为空then（5）返回N作为叶节点，以samples 中最普遍的类标记；//多数表决（6）选择attribute_list 中具有最高信息增益的属性test_attribute;（7）以test_attribute 标记节点N；（8）For each test_attribute 的已知值v //划分samples（9）由节点N分出一个对应test_attribute=v的分支；（10令S v为samples中test_attribute=v 的样本集合；//一个划分块（11）If S v为空then（12）加上一个叶节点，以samples中最普遍的类标记；（13）Else 加入一个由Decision_Tree(Sv,attribute_list-test_attribute)返回节点值。
高中信息技术浙教版：决策树教学课件(共27张PPT)
第一步：收集数 据
第三步：向Python导入 数据
第四步：使用Python库sklearn训练
第二步：分割数据
课堂小结
一、2017年度重点工作项目完成情况
1 决策树分类概念 2 构建决策树
3 举例说明：鸢尾花分类
备未用来：的深深度度学学习习：人工智能
展望与挑战
“温度”是多余的特点
如何判断某一天游客是否会来游乐场游玩？
天气、温度、湿度
2.4.1决策树分类概念
建立决策树的过程 选择一个属性值，基于这个属性对样本集进行划分，得到子集划分结果。
再选择其他属性，对得到的划分结果进行划分，直至最后所得划分结果中每 个样本为同一个类别。
2.4.2构建决策树
构建决策树来解决实际生活中的问题时，需按照一定的顺序选择划分属 性。通常，性能好的决策树随着划分不断进行，决策树分支节点的“纯度” 会越来越高，即其所包含样本尽可能属于相同类别。为了逐次选出最优属 性，可以采用信息增益(informationgain)这一指标。
2.4.2构建决策树
练一练： 1.计算表2.4.1中温度高低、湿度大小、风力强弱三个气象特点的信息增益。
思考： 将天气状况、温度高低、湿度大小、风力强弱作为分支点来构造图2.4.1决策
树时，是否信息增益大的气象特点离根节点越近?
【练一练】： 如下表所示，每朵鸢尾花有萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度四个
4个属性 1个标签 1 Label 4 Features 用来标记种类
序号 Index 0-149， 一共150个样本
基于鸢尾花数据集
例：鸢尾花数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher1936收集整理。 Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含 150个数据样本，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通 过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于 （Sentosa 0，Versicolor 1，Virginia 2）三个种类中的哪一类。
Chap9_决策树
Boosting技术
Boosting技术用于机器学习中的有指导学习算法，包括建模和投票两个阶段 建模阶段 建立第一个模型时，训练样本集中的每个观测有相同的权重，即每个观测对模 型的影响程度是相同的。模型建立后，需要调整各个观测的权重，对第一个模 型未能正确预测的样本给予较高的权重，正确预测的样本给以较低的权重 准备建立第二个模型，根据权重重新构造训练样本集，权重越大的样本出现在 训练样本集中的可能性越高。因此，第二个模型重点关注的是第一个模型未能 正确预测的样本 同理，准备建立第三个模型，着重考虑第二个模型未能正确预测的样本。依次 进行下去。 投票阶段 不同的模型具有不同的权重，权重的大小与模型的误差成反比。 误差较小的模型有较高的投票权重，误差较大的模型有较低的投票权重 权重越高的模型，对决策结果的影响越大
无
无 无 有 有 无 无 无 有 有 无 有
Yes
Yes Yes No Yes No Yes Yes Yes Yes Yes No
决策树的算法
C5.0：以信息增益率为标准确定决策树的分枝准则，寻找最佳分 组变量和分割点。 CART：以基尼系数和方差确定最佳分组变量和分割点，目标变量 可以是分类型也可以是数值型，只能建立二叉树。 CHAID：从统计显著性角度确定当前最佳分组变量和分割点。 QUEST：最佳分组变量和分割点的确定方式吸纳了许多统计学的经 典方法。
第九章 决策树
第九章 决策树
9.1 9.2 9.3 9.4 9.5 决策树算法基本原理 C5.0算法及应用 分类回归树算法（CART）及应用 CHAID算法及应用 QUEST算法及应用
9.1 决策树算法基本原理
决策树最早源于人工智能的机器学习技术，用以实现数据内在规 律的探究和新数据对象的分类预测。 其核心算法较为成熟，很早就被各类智能决策系统所采纳。 由于决策树算法具有出色的数据分析能力和直观易懂的结果展示 等特点，因此被纳入数据挖掘范畴，成为备受广大数据挖掘用户 青睐、使用最为广泛的分类预测算法之一。
决策树法的实施步骤
决策树法的实施步骤1. 理解决策树法决策树是一种常用的机器学习算法，用于预测和分类问题。
它是一棵树状结构，其中每个内部节点表示一个特征，每个分支表示一个特征的取值，而每个叶节点表示一个预测的结果。
决策树法通过对数据进行划分，选择最佳的特征来构建树，并根据树的结构进行预测。
2. 收集和准备数据在实施决策树法之前，需要收集和准备数据。
这包括获取相关数据集，并进行数据清洗和预处理。
确保数据集中的数据完整、准确且适用于决策树算法的实施。
3. 划分数据集划分数据集是用于训练和测试决策树模型的重要步骤。
通常将数据集分为训练集和测试集两部分。
训练集用于构建决策树模型，而测试集用于评估决策树的性能和准确度。
4. 选择特征选择最佳的特征来构建决策树是决策树法的关键步骤。
通常使用特征选择算法，如信息增益、增益率或基尼指数等，来评估每个特征的重要性并选择最佳的划分特征。
5. 构建决策树通过递归的方式构建决策树。
从根节点开始，根据选择的特征进行划分，将数据集分成子集。
然后对每个子集递归进行子树的构建，直到满足停止条件，例如子集中的所有实例属于同一类别或子集中的特征已被完全使用。
6. 剪枝决策树的剪枝是为了避免过度拟合训练数据，提高决策树模型的泛化能力。
剪枝可以通过预剪枝或后剪枝来实现。
预剪枝是在构建树的过程中进行剪枝，而后剪枝是在构建完整树之后再进行剪枝。
7. 预测和评估构建完成决策树后，使用测试集对模型进行预测。
将测试集的特征输入决策树模型，根据决策树的判定规则得到预测结果。
然后与测试集的真实结果进行比较，评估决策树模型的准确度和性能。
8. 优化决策树模型通过评估决策树模型的性能，可以发现模型的不足之处。
根据评估结果，对决策树模型进行优化，如调整参数、增加特征等，提高决策树模型的准确度和泛化能力。
9. 应用决策树模型在完成决策树模型的优化后，可以将其应用于实际问题中。
利用已构建的决策树模型进行预测和分类，帮助解决具体的决策问题。
决策树ppt课件
试用决策树法选出合理的决策方案。 经过市场调查， 市场销路好的概率为0.7，销路不好的概率为0.3。
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680万元 2
建大厂
该承包商过去也承包过与A、B类似的工程，根 据统计资料，每种方案的利润和出现的概率如 下表所示。投标不中时，则对A损失50万元， 对B损失100万元。根据上述情况，试画出决 策树
11
方案 A高 A低 B高 B低
效果
优 一般 赔 优 一般 赔 优 一般 赔 优 一般 赔
可能的利润(万元)
5000 1000 -3000 4000 500 -4000 7000 2000 -3000 6000 1000 -1000
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例2
某承包商拥有的资源有限，只能在A和B两个工 程中选A或B进行投标，或者对这两项工程都不 参加投标。
但根据过去该承包商投标经验资料，他对A或B 投标又有两种策略:一种是投高标，中标的机会 是0.3；另一种是投低标，中标的机会是0.5。 这样共有A高、A低、不投、B高和B低五种方 案。
叫做方案枝； C、在每个方案枝的末端画一个圆圈，这个圆
圈称为概率分叉点，或自然状态点； D、从自然状态点引出代表各自然状态的分枝，
称为概率分枝； E、如果问题只需要一级决策，则概率分枝末
端画三角形，表示终点 。
3
1
决策 结点
概率分叉点
(自然状态点) 概率枝
方案分枝 2
概率枝
方案分枝
概率枝
益期望值分别为125、0、620和1100。 至此，承包商可做出决策，如投A工程，
决策树ppt课件
分类问题背景介绍
分类问题是机器学习中一类重要 的问题，旨在将数据划分为不同
的类别。
在现实世界中，分类问题广泛存 在，如垃圾邮件识别、疾病诊断、
信用评分等。
分类算法的目标是通过学习训练 数据中的特征与类别之间的关系， 从而对新的未知数据进行类别预
测。
决策树在分类问题中优势
直观易理解
决策树在处理缺失值和异常值时容易受到干扰，可能导致模型性能下降。可以通过数据 预处理等方法减少缺失值和异常值对模型的影响。
CART算法实例演示
实例背景
假设有一个关于信用卡欺诈的数据集，包含多个特征（如交 易金额、交易时间、交易地点等）和一个目标变量（是否欺 诈）。我们将使用CART算法构建一个分类模型来预测交易 是否属于欺诈行为。
构建决策树时间较长
C4.5算法在构建决策树时需要计算每 个特征的信息增益比，当数据集较大 或特征较多时，构建决策树的时间可 能会较长。
C4.5算法实例演示
数据集介绍
以经典的鸢尾花数据集为例，该数据集包含150个 样本，每个样本有4个特征（花萼长度、花萼宽度、 花瓣长度、花瓣宽度）和1个标签（鸢尾花的类 别）。
建造年份等特征。
选择合适的决策树算法 （如CART、ID3等），
对数据进行训练。
模型评估与优化
采用均方误差等指标评 估模型性能，通过调整 参数、集成学习等方法
优化模型。
结果展示与解读
展示决策树图形化结果， 解释每个节点含义及预
测逻辑。
08
CATALOGUE
总结与展望
决策树模型总结回顾
模型原理
决策树通过递归方式将数据集划分为若干个子集，每个子 集对应一个决策结果。通过构建树形结构，实现分类或回 归任务。
实验二-决策树实验-实验报告
决策树实验一、实验原理决策树是一个类似于流程图的树结构，其中每个内部结点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输入，而每个树叶结点代表类或类分布。
数的最顶层结点是根结点。
一棵典型的决策树如图1所示。
它表示概念buys_computer，它预测顾客是否可能购买计算机。
内部结点用矩形表示，而树叶结点用椭圆表示。
为了对未知的样本分类，样本的属性值在决策树上测试。
决策树从根到叶结点的一条路径就对应着一条合取规则，因此决策树容易转化成分类规则。
图1ID3算法：■决策树中每一个非叶结点对应着一个非类别属性，树枝代表这个属性的值。
一个叶结点代表从树根到叶结点之间的路径对应的记录所属的类别属性值。
■每一个非叶结点都将与属性中具有最大信息量的非类别属性相关联。
■采用信息增益来选择能够最好地将样本分类的属性。
信息增益基于信息论中熵的概念。
ID3总是选择具有最高信息增益（或最大熵压缩）的属性作为当前结点的测试属性。
该属性使得对结果划分中的样本分类所需的信息量最小，并反映划分的最小随机性或“不纯性”。
二、算法伪代码算法Decision_Tree(data,AttributeName)输入由离散值属性描述的训练样本集data;候选属性集合AttributeName。
输出一棵决策树。
（1）创建节点N；（2）If samples 都在同一类C中then（3）返回N作为叶节点，以类C标记；（4）If attribute_list为空then（5）返回N作为叶节点，以samples 中最普遍的类标记；//多数表决（6）选择attribute_list 中具有最高信息增益的属性test_attribute;（7）以test_attribute 标记节点N；（8）For each test_attribute 的已知值v //划分samples（9）由节点N分出一个对应test_attribute=v的分支；（10令S v为samples中test_attribute=v 的样本集合；//一个划分块（11）If S v为空then（12）加上一个叶节点，以samples中最普遍的类标记；（13）Else 加入一个由Decision_Tree(Sv,attribute_list-test_attribute)返回节点值。
决策树归纳算法流程
决策树归纳算法流程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进行分类或回归。
决策树归纳算法的目标是根据已知的训练数据集，生成一颗能够对新样本进行准确预测的决策树模型。
本文将详细介绍决策树归纳算法的流程和步骤。
1. 数据准备我们需要准备一个包含已知标签的训练数据集。
每个样本都包含多个特征值和一个标签值，特征值用于描述样本的属性，而标签值表示样本所属的类别或结果。
决策树算法适用于离散型和连续型特征。
2. 特征选择特征选择是决策树算法中非常重要的一步，它决定了如何划分数据集以获得最佳分类结果。
常见的特征选择方法有信息增益、信息增益率、基尼指数等。
2.1 信息增益信息增益是一种衡量特征对于分类任务有多大贡献的指标。
计算信息增益需要先计算出初始数据集的信息熵，然后计算出每个特征的条件熵，最后用初始信息熵减去特征的条件熵得到信息增益。
信息增益越大，表示该特征对分类任务的贡献越大。
2.2 信息增益率信息增益率是在信息增益的基础上进行改进的一种方法。
它通过除以特征的固有值来对信息增益进行归一化，防止过多依赖于具有较多取值的特征。
2.3 基尼指数基尼指数是另一种衡量特征对分类任务有多大贡献的指标。
计算基尼指数需要先计算出初始数据集的基尼系数，然后计算出每个特征的条件基尼系数，最后用初始基尼系数减去特征的条件基尼系数得到基尼指数。
基尼指数越小，表示该特征对分类任务的贡献越大。
根据以上不同的特征选择方法，我们可以选择合适的方法来进行特征选择。
3. 构建决策树在决策树构建过程中，我们需要确定每个节点上所要选择的最佳分裂属性，并将数据集按照该属性值进行划分。
常见的决策树构建算法有ID3、C4.5和CART等。
3.1 ID3算法ID3算法是一种基于信息增益的决策树构建算法。
它通过计算每个特征的信息增益，选择信息增益最大的特征作为当前节点的划分属性。
然后将数据集按照该属性值进行划分，并递归地构建子树，直到满足终止条件。
决策树(完整)ppt课件
留出法：将数据集D划分为两个互斥的集合：训练集S和测试集T
DST且 ST
;.
18
;.
19
预剪枝
训练集：好瓜 坏瓜 1,2,3,6,7,10,14,15,16,17
1,2,3,14
4,5,13 (T,T,F)
6,7,15,17
8,9 (T,F)
精度：正确分类的样本占所有 样本的比例
验证集：4,5,8,9,11,12,13
三种度量结点“纯度”的指标： 1. 信息增益 2. 增益率 3. 基尼指数
;.
6
1. 信息增益 信息熵
香农提出了“信息熵”的概念，解决了对信息的量化度量问题。 香农用“信息熵”的概念来描述信源的不确定性。
对于二分类任务 y 2
;.
7
假设我们已经知道衡量不确定性大小的这个量已经存在了，不妨就叫做“信息量”
用“编号”将根结点划分后获得17个 分支结点的信息熵均为：
E n t( D 1 ) E n t(D 1 7 ) ( 1 1 lo g 2 1 1 1 0 lo g 2 1 0 ) 0
则“编号”的信息增益为：
G a in (D ,编 号 ) E n t(D )1 71E n t(D v) 0 .9 9 8
;.
30
1. 属性值缺失时，如何进行划分属性选择？（如何计算信息增益） 2. 给定划分属性，若样本在该属性上的值缺失，如何对样本进行划分？
（对于缺失属性值的样本如何将它从父结点划分到子结点中）
D : D : 训练集
训练集中在属性a上没有缺失值的样本子集
D D v :
被属性a划分后的样本子集
D D k :
;.
2
二分类学习任务 属性 属性值
决策表、决策数、数据流程图举例
决策表、决策树、流程图举例《管理系统中的计算机应用》应用题《管理系统中的计算机应用》是会计、财税、金融、工商管理等专业的考试科目，大多数同学在学这科的时候觉得很抽象，很困难，特别是最后20分的应用题不知从和下手，根据自己考试的经验，我给大家一些建议，但仅代表个人观点，如果有什么不恰当的地方，也请熟悉这门课程的朋友给予指出，大家一起探讨。
这门课程的应用题，可能出现这么几个类型的题目：决策树、决策表、数据流程图、E-R图和一道关于计算机界面的题，现在我就根据这几个题目各自的特点联系自己做题的经验给大家一些心得。
决策树：在这几种应用题中，决策树的题是比较简单的，只要你认真审题，基本上不会有太大的错误，所以，基本上来说，这类题目是送分的题，一旦如果今年出这种题目，我希望大家一定要拿住分了，不要丢了，否则就太可惜了。
我给大家举个比较简单的例子来用以说明。
例：邮局邮寄包裹收费标准如下：若收件地点距离L在1000公里以内，邮件类型T为普通件每公斤收费2元，挂号件每公斤3元。
若收件地点距离在1000公里以外，普通件每公斤2.5元,挂号件每公斤3.5元；若重量W大于30公斤，超重部分每公斤加收0.5元。
请绘制决策树和决策表。
解法：首先，我们要根据题目，先将收件距离分为大于1000和小于或等于1000两种，这就是决策树的第一层的两个分支。
如收费标准——L≤1000——L>1000；然后，题目告知，在1000公里以内，普通邮件2元/公斤；挂号3元/公斤，这就是第一个分支上的两个更细的分支；也就是说L≤1000里面又可以有两个分支，一个是挂号，一个是普通（暂时先不分，大家看明白，下面我会把整个图画出来的）；第三，可以看到大于1000公里的，普通邮件2.5元/公斤；挂号3.5元/公斤。
这是大于1000公里的两个分支。
第四，到这里，还没有完，因为可以看到题目的最后一句，就是在超过1000公里以外的邮件，还有一个分支，就是重量部分的，超过30公斤，要加收0.5元，当然，另一个条件就是不超过的不加，这就需要在大于1000公里的分出的两个分支里面又要分出两个分支。
PPT 决策树
2020/4/3
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优点
2020/4/3
决策树易于理解和实现，人们在在学习 过程中不需要使用者了解很多的背景知 识，这同时是它的能够直接体现数据的 特点，只要通过解释后都有能力去理解 决策树所表达的意义。
市场预测表明：产品销路好的概率为0.7；销路差的概 率为0.3。备选方案有三个：第一个方案是建设大工厂， 需要投资600万元，可使用10年；如销路好，每年可赢 利200万元；如销路不好，每年会亏损40万元。第二个 方案是建设小工厂，需投资280万元；如销路好，每年 可赢利80万元；如销路不好，每年也会赢利60万元。 第三个方案也是先建设小工厂，但是如销路好，3年后 扩建，扩建需投资400万元，可使用7年，扩建后每年 会赢利190万元。
P(c1 )
c1 s
9 14
P(c2 )
c2 s
5 14
计算对给定样本分类所需的期望信息
m
I (c1, c2 ) P(ci ) log(P(ci )) P(c1) log(P(c1)) P(c2 ) log(P(c2 )) = 0.94 i 1
下面计算每个属性的熵。从年龄开始计算
年龄=“<=30”： 年龄=“31~40”： 年龄=“>40”：
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组成
• □——决策点，是对几种可能方案的选择，即最后 选择的最佳方案。如果决策属于多级决策，则决策 树的中间可以有多个决策点，以决策树根部的决策 点为最终决策方案。
• ○——状态节点，代表备选方案的经济效果（期望 值），通过各状态节点的经济效果的对比，按照 一定的决策标准就可以选出最佳方案。由状态节 点引出的分支称为概率枝，概率枝的数目表示可 能出现的自然状态数目每个分枝上要注明该状态 出现的概率。
数据流程图及决策树
谢谢大家！
例2：某旅行社网上组团业务的流程如下： 某旅行社网上组团业务的流程如下： 顾客登录网站， 顾客登录网站 ， 按需要查询相关旅游线路 的信息， 根据查询结果报名参团。 的信息 ， 根据查询结果报名参团 。 旅行社 根据报名情况自动组团， 并保存组团信息。 根据报名情况自动组团 ， 并保存组团信息 。 顾客可以通过用户标识号查看组团情况。 顾客可以通过用户标识号查看组团情况 。 请绘制该业务的数据流程图。 请绘制该业务的数据流程图。
数据流程图及决策树
数据流图的图例
数据流图的基本画法
• 把系统看做一个整体的功能，明确信息的 输入和输出。为了实现这些功能，其内部 必然有信息的处理、传递和存储。这些处 理又可以看作是整体的功能，其内部又有 信息的处理、传递和存储。如此一级一级 剖析，直到非常具体的处理步骤为止。
注意要点
1、首先按照题意找出外部实体和处理过程。 2、找出每个处理过程的输入和输出。 3、确定各个处理之间的顺序。 4、一般含有“表”、“文件”的都属于数据 存储。
学校中计算教师讲课费的过程是： 例 3 ： 学校中计算教师讲课费的过程是 ： 各教 研室交来课时统计表， 研室交来课时统计表， 录入到讲课费存储文 然后根据讲课费标准文件计算讲课费， 档 ， 然后根据讲课费标准文件计算讲课费， 再依据税费文件产生讲课费报表， 再依据税费文件产生讲课费报表 ，并将税后 讲课费计算结果返回讲课费存储文档，将报 讲课费计算结果返回讲课费存储文档， 表送财务处，将讲课费明细表返回教研室。 表送财务处 ，将讲课费明细表返回教研室。 请画出讲课费计算的数据流程图。 请画出讲课费计算的数据流程图。
决策树
例2 某公司的销售折扣政策如下： （1）当顾客的交易额少于50000元（包括 50000元），则折扣率R=0； （2）当顾客的交易额大于50000元时，假若 该客户最近三个月无欠款，则折扣率 R=15%，否则看该客户是否为20年以上老 客户，是则折扣率R=10%，不是则折扣率 R=5% 请绘制决策树。
常见图解形式
鱼骨图
与逻辑树的区别
金字塔结构 剖析图
四 决策树
概 念
概
述
•决策树一般都是自上而下 来生成的。每个决策或事件 （即自然状态）都可能引出 两个或多个事件，导致不同 的结果，把这种决策分支画 成图形很像一棵树的枝干， 故称决策树。
要
素
•一般有五个要素:决策节点、方案枝、状态节点、概率枝、结果
问题 1 问题 2 问题-p陈述 问题 陈述 问题 3
绘制逻辑树注意事项： 绘制逻辑树注意事项：
不要重复和遗漏； 不要重复和遗漏； 同一阶层的项目属性要符合平衡一致原则。 同一阶层的项目属性要符合平衡一致原则。
三 逻辑树
应用案 例
由上到下 树状 中心发散
不同形式的逻辑树
由左向右
思维导图
目录
一 二 三 四 五 六 七 图 表 行业流程图 逻辑树
完成的时间。这张图表一旦完成了，就可以用于审核过程，并且在必要的时候修改计划。 完成的时间。这张图表一旦完成了，就可以用于审核过程，并且在必要的时候修改计划。 如：学 生的学习、复习计划等。 生的学习、复习计划等。
优 点 适 用 范 围 •简单的、小型的计划； •复杂计划的早期工作； •由非高度关联任务组成 的计划； •确定性的计划 不 适 用 范 围 •复杂的、大型的计划； •由高关联任务组成的 计划； •不确定的、易变动的 计划。
常用图解形式概览及应用
图解产品线——周玉森
目录
一 二 三 四 五 六 七 图 表 行业流程图 逻辑树 决策树 鱼骨图 金字塔结构 剖析图
前 言
• 图解的形式多种多样，但不是每一种都会经常 图解的形式多种多样， 用到，常在我们我们身边出现的图解形式，可 用到，常在我们我们身边出现的图解形式， 能是我们熟悉的图案， 能是我们熟悉的图案，但当你自己将信息进行 图解时，却有无从下手， 图解时，却有无从下手，那些熟悉的图形突然 变得陌生，究竟用什么样形式好呢？ 变得陌生，究竟用什么样形式好呢？ • 在图书市场上，图解类的书籍真可谓“五花八 在图书市场上，图解类的书籍真可谓“ ”“琳琅满目 琳琅满目” 门”“琳琅满目”但真正成为畅销书的屈指可 很多图解图书内容“是图而非解” 数，很多图解图书内容“是图而非解”。读者 反感其结构混乱，形式花哨， 反感其结构混乱，形式花哨，为什么会出现这 样的情况呢？ 样的情况呢？ •在你心中什么样的图解是最好的图解？你知道的图 在你心中什么样的图解是最好的图解？ 在你心中什么样的图解是最好的图解 解形式有哪些，你能熟练运用他吗？ 解形式有哪些，你能熟练运用他吗？ ——关于图解的技巧，我们有太多的疑惑， ——关于图解的技巧，我们有太多的疑惑，如何解 关于图解的技巧 决面前的这些问题？ 决面前的这些问题？不妨让我们先从对图解形式的 认识入手，一起了解一下图解的奥秘！ 认识入手，一起了解一下图解的奥秘！
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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。
否则的话，当使用者没有注意到两者位置变换时就可能出错。
END。