多阶决策树分析方法ppt课件
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决策树分析方法ppt
全局最优
通过剪枝等技术来优化决 策树，以获得全局最优解 （最小损失函数值）。
决策树的预测原理
特征选择
使用训练好的决策树模型对新 的样本进行预测时，需要根据 模型中保存的特征选择规则进
行预测。
路径搜索
从根节点开始，根据模型中保存 的分裂准则和分裂点信息，沿着 树结构向下搜索，直到到达叶子 节点或无法继续分裂的节点。
CART算法步骤
划分数据集、对每个属性计算其划分能力、选择划分能力最大的属性、生成决策 节点、递归生成决策树。
随机森林算法
随机森林算法原理
基于多棵决策树的投票策略，通过训练多棵决策树，然后对 结果进行投票，以得到更加准确的结果。
随机森林算法步骤
数据集随机化、生成多棵决策树、对结果进行投票、选择票 数最多的结果作为输出。
01
02
03
04
总结词：差异对比、应用场景
线性回归是一种基于因变量和 一个或多个自变量之间关系的 预测模型，通常适用于连续目 标变量。
决策树是一种基于自上而下的 贪心搜索算法，将数据集划分 成若干个不相交的子集，每个 子集对应一个决策节点，从而 形成一棵树状结构。
在回归问题上，决策树不如线 性回归表现稳定，但在分类问 题上，决策树表现更优秀，可 以很好地处理非线性关系和异 常值。
C4.5算法
C4.5算法原理
在ID3算法的基础上，增加了剪枝、处理缺失值和连续属性等处理，以得到 更加准确的决策树。
C4.5算法步骤
计算各个属性的信息增益率、选择信息增益率最大的属性、生成决策节点、 递归生成决策树、剪枝处理。
CART算法
CART算法原理
基于二叉树的贪心策略，将数据集划分为两个子集，然后对每个子集递归生成决 策树。
决策树分析方法PPT课件( 39页)
• 提供快捷、口径一致的分析模式
• 适用于对银行盈利能力数量分析，根据影响指 标相关要素的数量变化，探求各要素变化的原 因以及影响程度
• 同样的方法也可运用于银行其他情况的分析
2019/6/23
3
目录
1. 概念和作用 2. 决策树体系结构 3. 决策树运用基本要素 4. 决策树运用示例 5. 决策树运用示例分析结论
本季度
上季度
第一步 第二步 第三步
初步判断：处于平均水平
2019/6/23
22
分析结论一─对当期盈利分析
• 计算数据显示该银行的盈利比率为 1.28%，同类型银行的平均数为1.29% ，表明该银行居于同类型银行的中间位 置
• 该银行的百分比排名为51，表示在同类 型银行中，有49%高于该行的1.28%比 率，而有51%低于该比率
时间点 平均资产 净收入 同类型银行数
该银行 同类型 百分比排名
边际分析 指标对各类平 均资产百分比
贷款分析 指标对各类平 均资产百分比
流动性分析
资本分析
增长比率
2019/6/23
12
分析过程
• 由概要指标开始分析 • 鉴别差异 • 分析差异的原因 • 考虑所有的影响要素 • 深究细节 • 确定问题的根本原因
决策树分析方法─非现
场数据分析法
2019/6/23
1
目录
1. 概念和作用 2. 决策树体系结构 3. 决策树运用基本要素 4. 决策树运用示例 5. 决策树运用示例分析结论
2019/6/23
2
概念和作用
• 决策树分析是数量分析方法
• 决策树是一种树状结构，其分析由树根节点开 始逐层展开，每一分支树枝前后节点具有数量 逻辑关系
• 适用于对银行盈利能力数量分析，根据影响指 标相关要素的数量变化，探求各要素变化的原 因以及影响程度
• 同样的方法也可运用于银行其他情况的分析
2019/6/23
3
目录
1. 概念和作用 2. 决策树体系结构 3. 决策树运用基本要素 4. 决策树运用示例 5. 决策树运用示例分析结论
本季度
上季度
第一步 第二步 第三步
初步判断：处于平均水平
2019/6/23
22
分析结论一─对当期盈利分析
• 计算数据显示该银行的盈利比率为 1.28%，同类型银行的平均数为1.29% ，表明该银行居于同类型银行的中间位 置
• 该银行的百分比排名为51，表示在同类 型银行中，有49%高于该行的1.28%比 率，而有51%低于该比率
时间点 平均资产 净收入 同类型银行数
该银行 同类型 百分比排名
边际分析 指标对各类平 均资产百分比
贷款分析 指标对各类平 均资产百分比
流动性分析
资本分析
增长比率
2019/6/23
12
分析过程
• 由概要指标开始分析 • 鉴别差异 • 分析差异的原因 • 考虑所有的影响要素 • 深究细节 • 确定问题的根本原因
决策树分析方法─非现
场数据分析法
2019/6/23
1
目录
1. 概念和作用 2. 决策树体系结构 3. 决策树运用基本要素 4. 决策树运用示例 5. 决策树运用示例分析结论
2019/6/23
2
概念和作用
• 决策树分析是数量分析方法
• 决策树是一种树状结构，其分析由树根节点开 始逐层展开，每一分支树枝前后节点具有数量 逻辑关系
决策树ppt课件
决策树在分类问题中应用
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。
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。
多阶决策树分析方法课件
决策树分析方 （多阶段决策）
多阶决策树分析方法
1
多阶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，分拆和比较，直到整个问题的决策 方案确定为止。
多阶决策树分析方法
6
决策树分析方法
年投资收益表
多阶决策树分析方法
7
多阶决策树分析方法
8
计算各节点及决策点的期望损益值。从右向左，计算每个节点处的期望损益 值，并将计算结果填入图3-5的相应各节点处。 节点⑧：（150×0.85+10×0.15）×7-210=693 节点⑨：(60×0.85+2×0.15) ×7=359.1
多阶决策树分析方法
10
End
谢谢观赏
多阶决策树分析方法
11
多阶决策树分析方法
2
概率枝（自然状态 该状态可能出现的概率）
状态点
损益值
2 方案枝
概率枝
损益值
1 决策点
方案枝
概率枝
方案枝 5
状态点 4 方案枝
决策点
6
概率枝 概率枝
3
状态点
状态点 期望损益值
概率枝
损益值 损益值 损益值
多阶决策树分析方法
3
风险决策方法（自然状态出现的概率已知）
令:自然状态数为n 自然状态SJ的概率为P(Sj)
节点②：(100×0.75+10×0.25) ×3+903×0.75+168×0.25-400=551.75
节点③：(60×0.75+2×0.25) ×3+54.6×0.25+693×0.75-150=519.9
多阶决策树分析方法
1
多阶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，分拆和比较，直到整个问题的决策 方案确定为止。
多阶决策树分析方法
6
决策树分析方法
年投资收益表
多阶决策树分析方法
7
多阶决策树分析方法
8
计算各节点及决策点的期望损益值。从右向左，计算每个节点处的期望损益 值，并将计算结果填入图3-5的相应各节点处。 节点⑧：（150×0.85+10×0.15）×7-210=693 节点⑨：(60×0.85+2×0.15) ×7=359.1
多阶决策树分析方法
10
End
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多阶决策树分析方法
11
多阶决策树分析方法
2
概率枝（自然状态 该状态可能出现的概率）
状态点
损益值
2 方案枝
概率枝
损益值
1 决策点
方案枝
概率枝
方案枝 5
状态点 4 方案枝
决策点
6
概率枝 概率枝
3
状态点
状态点 期望损益值
概率枝
损益值 损益值 损益值
多阶决策树分析方法
3
风险决策方法（自然状态出现的概率已知）
令:自然状态数为n 自然状态SJ的概率为P(Sj)
节点②：(100×0.75+10×0.25) ×3+903×0.75+168×0.25-400=551.75
节点③：(60×0.75+2×0.25) ×3+54.6×0.25+693×0.75-150=519.9
决策树培训讲义(PPT 49页)
Married 100K No
Single 70K
No
Married 120K No
Divorced 95K
Yes
Married 60K
No
Divorced 220K No
Single 85K
Yes
Married 75K
No
Single 90K
Yes
3. samples = { 2,3,5,6,8,9,10 } attribute_list = { MarSt, TaxInc }
选择TaxInc为最优分割属性：
Refund
Yes
No
NO < 80K
Single TaxInc
MarSt
Married Divorced
>= 80K
NO
YES
▪ 问题1：分类从哪个属性开始？
——选择分裂变量的标准
▪ 问题2：为什么工资以80为界限？
——找到被选择的变量的分裂点的标准（ 连续变量情况）
分类划分的优劣用不纯性度量来分析。如果对于所有
分支，划分后选择相同分支的所有实例都属于相同的类，
则这个划分是纯的。对于节点m，令 N m 为到达节点m的训练
实例数，
个实例中
N
i m
个属于Ci
类，而
N
i m
Nm 。如果一
个实例到节点m，则它属于 类的概率估i 计为：
pˆ (Ci
|
x, m)
pmi
N
i m
10
Single 125K No
Married 100K No
Single 70K
No
Married 120K No
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
决策树学习培训讲义(PPT38张)
Attrib2 Large Medium Small Medium Large Medium Large Small Medium Small
Attrib3 125K 100K 70K 120K 95K 60K 220K 85K 75K 90K
Class No No No No Yes No No Yes No Yes
Attrib2 Small Medium Large Small Large
Attrib3 55K 80K 110K 95K 67K
Class ? ? ? ? ?
演绎
测试集
9
决策树应用
测试数据 从根节点开始
R e f u n d M a r it a l S t a t u s N o M a r r ie d T a x a b le h e a t In c o m e C 8 0 K ?
T a x a b le In c o m e 125K 100K 70K 120K 95K 60K 220K 85K 75K 90K
C heat No No No No Yes No No Yes No Yes
基本算法
Don’t Cheat
1 2 3 4
Yes No No Yes No No Yes No No No
i 1
其中p是在S中正例的比例，pΘ是在S中负例的比例。在有关熵的所 有计算中我们定义0log0为0。
22
例子
C 1 C 2
C1 C2
0 6
1 5
Entropy = -(0/6)log(0/6)-(6/6)log(6/6)=0
Entropy = 1-(1/6)log(1/6)-(5/6)log(5/6)=0.650
决策树法PPT课件
• 它以决策结点为出发点，引出若干方案分枝、每条
方案分枝代表一个方案，方案分枝末端是一个状态
结点，状态结点后引出若干概率分枝，每条概率分
枝代表一种自然状态，概率分枝上标明每种状态的
概率和损益值。这样从左往右，层层展开，形如树
状，由此得名决策树.
2021/6/16
3
•计算期望值
•将各自然状况的概率及损益值标于概率 分枝上，计算时要按照决策树图从右至
决策树法是风险性决策的常用方法
●风险型决策，是根据预测各种事件可能发生的先验 概率,然后再采用期望效果最好的方案作为最优决策 方案.
●其特点是已知方案的各种可能状态及其发生的可能 性大小。而决策的标准是期望值。因此决策树法是 风险性决策的常用方法。
2021/6/16
1
◎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。
●其实剪枝的准则是如何确定决策树的规模，可以参考的剪枝思路有以 下几个： 1：使用训练集合(Training Set）和验证集合(Validation Set)，来评估 剪枝方法在修剪结点上的效用 2：使用所有的训练集合进行训练，但是用统计测试来估计修剪特定结 点是否会改善训练集合外的数据的评估性能，如使用Chi-Square （Quinlan ，1986）测试来进一步扩展结点是否能改善整个分类数据 的性能，还是仅仅改善了当前训练集合数据上的性能。 3：使用明确的标准来衡量训练样例和决策树的复杂度，当编码长度最 小时，停止202树1/6/1增6 长，如MDL(Minimum Description Lengt7h)准则。
左依次进行，最后将期望值标于该方案 对应的状态结点上。
决策树演示报告PPT
1）分类精度高； 2）生成的模式简单； 3）对噪声数据有很好的健壮性。
决策树
THANKS
For Your Attention
决策树
CONTENTES
目录
01 决策树 02 决策树算法讲解 03 决策树算法推演 04 总结
决策树
01 决策树
决策树
基础概念
分类 问题
通过一条数据的属性来 预测这条数据的类别的 问题。
决策树
训练集
训练集用来估计模型， 训练模型时使用。
测试集
测试集则检验最终选择 最优模型的性能如何
示例：判断出喜欢打篮球的人？
决策树
决策树
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，本质是一颗 由多个判断节点组成的树。
02 决策树算法讲解
决策树
ID3算法
决策树
ID3算法
是决策树的一种，它是基于奥卡姆剃刀原理，即尽量用较少的东西 做更多的事。ID3算法，迭代二叉树3代，是Ross Quinlan发明的一 种决策树算法，这个算法的基础就是上面提到的奥卡姆剃刀原理， 越是小型的决策树越优于大的决策树，尽管如此，也不总是生成最 小的树型结构，而是一个启发式算法。
2.利用已经建立完成的决策树模型对数据集进行分类。即对未知的数据 集元组从根节点依次进行决策树的游历，通过一定的路径游历至某叶子 节点，从而找到该数据元组所在的类或类的分布。
01 手动推演 02 OCTAVE实现 03 Python实现
决策树
决策树
决策树
决策树
决策树
决策树
结论
决策树优点
核心思想
决策树
THANKS
For Your Attention
决策树
CONTENTES
目录
01 决策树 02 决策树算法讲解 03 决策树算法推演 04 总结
决策树
01 决策树
决策树
基础概念
分类 问题
通过一条数据的属性来 预测这条数据的类别的 问题。
决策树
训练集
训练集用来估计模型， 训练模型时使用。
测试集
测试集则检验最终选择 最优模型的性能如何
示例：判断出喜欢打篮球的人？
决策树
决策树
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，本质是一颗 由多个判断节点组成的树。
02 决策树算法讲解
决策树
ID3算法
决策树
ID3算法
是决策树的一种，它是基于奥卡姆剃刀原理，即尽量用较少的东西 做更多的事。ID3算法，迭代二叉树3代，是Ross Quinlan发明的一 种决策树算法，这个算法的基础就是上面提到的奥卡姆剃刀原理， 越是小型的决策树越优于大的决策树，尽管如此，也不总是生成最 小的树型结构，而是一个启发式算法。
2.利用已经建立完成的决策树模型对数据集进行分类。即对未知的数据 集元组从根节点依次进行决策树的游历，通过一定的路径游历至某叶子 节点，从而找到该数据元组所在的类或类的分布。
01 手动推演 02 OCTAVE实现 03 Python实现
决策树
决策树
决策树
决策树
决策树
决策树
结论
决策树优点
核心思想
决策树课件PPT精品文档61页
Clementine的决策树
主要内容
决策树算法概述 从学习角度看，决策树属有指导学习算法 目标：用于分类和回归
C5.0算法及应用 分类回归树及应用 CHAID算法及应用 QUEST算法及应用 模型的对比分析
决策树算法概述：基本概念
得名其分析结论的展示方式类似一棵倒置的树
C5.0算法：熵
例如：二元信道模型
P(u1|v1) P(u1|v2)
P P((u u2 2||vv12))P P 1 12 1P P 2 21 2
C5.0算法：熵
先验不确定性：通信发生前，信宿对信源的状态具 有不确定性
后验不确定性：通信发生后，信宿收到发自信源的 信息，先验不确定性部分被消除，信宿对信源仍有 一定程度的不确定性 后验不确定性等于先验不确定性，表示信宿没有 收到信息； 后验不确定性等于零，表示信宿收到了全部信息 信息是用来消除随机不确定性的，信息量的大小 可由所消除的不确定性大小来计量
C5.0算法：熵
信息熵是信息论(C.E.Shannon,1948)中的基本概 念。信息论主要用于解决信息传递过程中的问题 ，也称统计通信理论
信息论的基本出发点认为：
信息传递通过由信源、信道和信宿组成的传递 系统实现
信源(发送端) 信道
信宿(接收端)
C5.0算法：熵
信息论的基本出发点认为： 传递系统存在于一个随机干扰环境之中 将发送的信息记为U，接收的信息记为V，那么 信道可看作为信道模型，记为P(U|V)
决策树算法概述：核心问题
第一，决策树的生长 利用训练样本集完成决策树的建立过程
第二，决策树的剪枝 利用测试样本集对所形成的决策树进行精简
决策树算法概述：树生长
主要内容
决策树算法概述 从学习角度看，决策树属有指导学习算法 目标：用于分类和回归
C5.0算法及应用 分类回归树及应用 CHAID算法及应用 QUEST算法及应用 模型的对比分析
决策树算法概述：基本概念
得名其分析结论的展示方式类似一棵倒置的树
C5.0算法：熵
例如：二元信道模型
P(u1|v1) P(u1|v2)
P P((u u2 2||vv12))P P 1 12 1P P 2 21 2
C5.0算法：熵
先验不确定性：通信发生前，信宿对信源的状态具 有不确定性
后验不确定性：通信发生后，信宿收到发自信源的 信息，先验不确定性部分被消除，信宿对信源仍有 一定程度的不确定性 后验不确定性等于先验不确定性，表示信宿没有 收到信息； 后验不确定性等于零，表示信宿收到了全部信息 信息是用来消除随机不确定性的，信息量的大小 可由所消除的不确定性大小来计量
C5.0算法：熵
信息熵是信息论(C.E.Shannon,1948)中的基本概 念。信息论主要用于解决信息传递过程中的问题 ，也称统计通信理论
信息论的基本出发点认为：
信息传递通过由信源、信道和信宿组成的传递 系统实现
信源(发送端) 信道
信宿(接收端)
C5.0算法：熵
信息论的基本出发点认为： 传递系统存在于一个随机干扰环境之中 将发送的信息记为U，接收的信息记为V，那么 信道可看作为信道模型，记为P(U|V)
决策树算法概述：核心问题
第一，决策树的生长 利用训练样本集完成决策树的建立过程
第二，决策树的剪枝 利用测试样本集对所形成的决策树进行精简
决策树算法概述：树生长
第四章-决策树PPT课件
34
可解释性
➢ 决策边界是平行坐标轴的 ➢ 对于过于复杂的问题，会导致很多小的划分
35
总结
优点
生成可理解的规则
分类时计算代价很小
能够选出对分类比较重要的属性
对长方形分布的样本处理很好
缺点
+++----------------+++----------------+++--------+++-------- ++++++++---++++++++------++++++++------+++++++++++++++----+++----++++----+++----+++++++----++++
纹理(15个样本) :{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 9, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17} 稍糊(5个样本): {7,9,13,14,17} 清晰(7个样本): {1,2,3,4,5,6,15} 模糊(3个样本): {11,12,16} 缺失纹理属性取值的样本：{8,10}
• Wikipedia page for decision tree: /wiki/Decision_tree_learning
决策树法ppt课件
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计划职能及程序
环境分析与问题
培
界定
养
：
计
创新与运筹
划
与
决策
决
策
能
力
计划职能实务
环境分析
管理问题界定 思维与创意 管理方案运筹 决策与分类 决策程序 定性决策方法 定量决策方法 目标制定 战略与政策
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计划编制
计划程序 SWOT法、五力法
价值链分析
基本模型
创造技法 时空与活动运筹 按重复程度分类 按确定程度分类
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任务执行
某公司计划未来3年生产某种产品，需要确定 产品批量。根据预测估计，这种产品的市场状 况的概率是：畅销为0.2；一般为0.5；滞销为 0.3。现提出大、中、小三种批量的生产方案， 求取得最大经济效益的方案。
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决策树法
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决策树法
决策树法的基本模型
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任务评价
定量决策方法 —决策树法
定量决策方法 —决策树法
教学目标 主要内容 重点内容网络图
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学习目标
1．理解决策树法的涵义； 2．掌握决策树法的模型； 3．掌握决策树法的基本步骤。
1．能够运用决策树法计算方案中的损益值； 2．能够从备选方案中选择出最佳决策方案； 3．能够在实际生活中运用决策树法定量分析。
考评内容
考评 标准
决策树分析法训练
内容
分值 教师评价 （70%）
有较强的分析能力，分析过程准 30 确无误。
决策树画法准确、相关概念清楚 20 、解决问题思路清晰。
计算结果准确、结论正确
20
小组成员配合好、体现良好的团 15 队精神。
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状况也好的概率可达0.85；但如果头3年经营状态
差后7年经营状态好的概率仅为0.1，差的概率为
0.9。兴建连锁店的规模有两个经营效益好，
再扩建为中型商店。各方案年均收益及投资情况如
表所示。该连锁店管理层应如何决策？
6
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决策树分析方法
年投资收益表
7
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2
概率枝（自然状态 该状态可能出现的概率）
状态点
损益值
2 方案枝
概率枝
损益值
.
1 决策点
方案枝
概率枝
方案枝 5
状态点 4 方案枝
决策点
6
概率枝 概率枝
3
状态点
状态点 期望损益值
概率枝
损益值
损益值 损益值
3
.
风险决策方法（自然状态出现的概率已知）
令:自然状态数为n 自然状态SJ的概率为P(Sj)
则有:P(Sj)>=0,(j=1,2,…,n); P(Sj)=P(S1)+P(S2)+…+P(Sn)=1
.
剪枝决策
比较放个方案可以看出，建中型商店可获净 收益551.75万元。先建小商店，若前3年效益 好再扩建，可得净收益519.9万元，因此，应 该选择建中型商店的方案为最佳方案，对另 一个方案进行剪枝。
10
.
End
谢谢观赏
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节点⑥：693 节点④：(150×0.85+10×0.15) ×7=903
节点⑤：(150×0.1+10×0.9) ×7=168
节点⑦：(60×0.1+2×0.9) ×7=54.6
节点②：(100×0.75+10×0.25) ×3+903×0.75+168×0.25-400=551.75
9
节点③：(60×0.75+2×0.25) ×3+54.6×0.25+693×0.75-150=519.9
各方案Dj的损益期望值为： EV(Di)= P(Sj)*Vij
损益期望值为最大者对应的方案，可选为最佳方案。
4
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案例分析
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某连锁店经销商准备在一个新建居民小区兴
建一个新的连锁店，经市场行情分析与推测，该店
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开业的头3年，经营状况好的概率为0.75，营业差
的概率为0.25；如果头3年经营状况好，后7年经营
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计算各节点及决策点的期望损益值。从右向左，计算每个节点处的期望损益 值，并将计算结果填入图3-5的相应各节点处。 节点⑧：（150×0.85+10×0.15）×7-210=693 节点⑨：(60×0.85+2×0.15) ×7=359.1
对于决策点⑥来说，由于扩建后可得净收益693万元，而不扩建只能得净收 益359.1万元。因此，应选择扩建方案，再决策点⑥处可得收益693万元，将 不扩建方案枝剪掉。
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决策树分析方 （多阶段决策）
1
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多阶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，分拆和比较，直到整个问题的决策 方案确定为止。