《管理概论》课件风险型决策案例——决策树法
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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。
10.5风险型决策：决策树
需求2000件（0.45） 200
需求3000件（0.55） 需求2000件（0.45）
1200 800
需求3000件（0.55） 800
需求2000件（0.45） 400
需求3000件（0.55） 需求2000件（0.45）
1400 900
需求3000件（0.55） 900
需求2000件（0.45） 100
利用期望收益值准则运用决策树帮助该厂进行生产方案的决绘制决策树875改造设备生产状态点生产3000件生产2000件生产3000件生产2000件生产3000件生产2000件2001200需求2000件045需求3000件055800800需求2000件045需求3000件0554001400需求2000件045需求3000件055900900需求2000件045需求3000件0551001100需求2000件045需求3000件055700700需求2000件045需求3000件0551110800800750950950900700650700原有设备生产875成功070失败030汽车配件厂的决策树决策树应用实例依据计算结果和决策树图该厂应改造设备生产
需求3000件（0.55） 需求2000件（0.45）
1100 700
需求3000件（0.55） 700
决策树应用实例
解 依据计算结果和决策树图，该厂应改造设备生产。如果成功，就利用
改造后的设备进行生产，生产量定为3000件；如果失败，则仍利用原有设 备生产，生产量定为2000件。
小结
1. 决策树绘制 2. 决策树应用实例
决策树应用实例
解 绘制决策树
750 800 生产3000件 6
3
800
生产2000件 7
风险型决策决策树PPT课件
方案
A1全部改造 A2部分改造
投资
280 150
年度损益值
销路好（P=0.7） 销路不好（P=0.3）
100
-30
45
10
使用期/年
10 10
第6页/共22页
第7页/共22页
例2：如果对例1中的问题分为前4年和后6年两期考虑，根据市场调查研究及预测 分析，前4年新产品销路好的概率为0.7，而且前4年销路好后6年销路也好的概率为 0.9；但若前4年销路差，则后6年销路也差的概率为0.6。在这种情况下，企业的管 理者应采用生产线全部改造和部分改造哪个方案更好些？
表2：年度损益表
单位：万元
方案
A1全部改造 A2部分改造
投资
年度损益值 销路好（P=0.7） 销路不好（P=0.3）
280
100
-30
150
45
10
使用期/年
10 10
第8页/共22页
解：决策树绘制如下
第9页/共22页
2
• EV2=522*0.7+132*0.3+100*0.7*4-30*0.3*4-280=369 • EV3=249*0.7+144*0.3+45*0.7*4-10*0.3*4-150=205.5
EV10的数据填入决策点V5。 即令EV5＝EV10＝85（万元）。
d) 状态结点V6的期望效益值为： EV6＝(-100)×0.1+0×0.5+100×0.4＝30（万元），
所以，状态结点V2期望效益值为： EV2=30×0.4+85×0.6=63(万元)。
第17页/共22页
多阶决策分析
e) 由于EV1>EV2, 所以，剪掉状态结点V2对应的方案分 枝将EV1的数据填入决策点V，即 令EV＝EV1＝82（万元）。
风险型决策方法决策树方法
3
• 计算完毕后，开始对决策树进行剪枝， 计算完毕后，开始对决策树进行剪枝， 在每个决策结点删去除了最高期望值以 外的其他所有分枝， 外的其他所有分枝，最后步步推进到第 一个决策结点， 一个决策结点，这时就找到了问题的最 佳方案 • 方案的舍弃叫做修枝，被舍弃的方案用 方案的舍弃叫做修枝， “≠”的记号来表示，最后的决策点留 ”的记号来表示， 下一条树枝，即为最优方案。 下一条树枝，即为最优方案。
1
状态节点 2 方案分枝
概率分枝 4 概率分枝 5
结果节点
结果节点
1 方案分枝 决策结点 3 概率分枝 状态节点 7 结果节点 概率分枝 6 结果节点
2
• 应用决策树来作决策的过程，是从右向 应用决策树来作决策的过程， 逐步后退进行分析。 左逐步后退进行分析。根据右端的损益 值和概率枝的概率，计算出期望值 期望值的大 值和概率枝的概率，计算出期望值的大 确定方案的期望结果， 小，确定方案的期望结果，然后根据不 同方案的期望结果作出选择。 同方案的期望结果作出选择。
补充： 补充： 风险型决策方法——决策树方法 风险型决策方法 决策树方法
• 风险决策问题的直观表示方法的图示法。因为图的形状 风险决策问题的直观表示方法的图示法。 像树，所以被称为决策树。 像树，所以被称为决策树。 • 决策树的结构如下图所示。图中的方块代表决策节点， 决策树的结构如下图所示。图中的方块代表决策节点， 的结构如下图所示 从它引出的分枝叫方案分枝。每条分枝代表一个方案， 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， 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 从它引出的概率分枝， 及其发生的概率。 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， 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。 状态下的结果值。
风险型决策方法-PPT
元)
(3) 剪枝。因为EV2> EV1, EV2> EV3, 所以,剪掉状态结点V1与V3所对应得方案 分枝,保留状态结点V2所对应得方案分枝。 即该问题得最优决策方案应该就是从国外
引进生产线。
例4:某企业,由于生产工艺较落后,产品成本 高,在价格保持中等水平得情况下无利可图, 在价格低落时就要亏损,只有在价格较高时才 能盈利。鉴于这种情况,企业管理者有意改进 其生产工艺,即用新得工艺代替原来旧得生产 工艺。
③ 选择平均收益最大或平均损失最 小得行动方案作为最佳决策方案。
大家应该也有点累了,稍作休息 大家有疑问得,可以询问
10
例2:试用期望值决策法对表7、1、1所描 述得风险型决策问题求解。
表7、1、1 每一种天气类型发生得概率及 种植各种农作物得收益
天气类型
极旱年 旱年
发生概率
0.1 0.2
水稻 10 12.6
n 单级风险型决策与多级风险型决策
(1)所谓单级风险型决策,就是指在整个决 策过程中,只需要做出一次决策方案得选择 ,就可以完成决策任务。实例见例3。
(2)所谓多级风险型决策,就是指在整个决 策过程中,需要做出多次决策方案得选择, 才能完成决策任务。实例见例4。
例3:某企业为了生产一种新产品,有3个方案可供决策
在上例中,显然
B1
B
B2
B3
B4
0.1 0.2 P 0.4 0.2 0.1
100 126 180 200 220
A 250 210 170 120
80
120 170 230 170 110
118 130 170 190 210
运用矩阵运算法则,经乘积运算可得
0.1
(3) 剪枝。因为EV2> EV1, EV2> EV3, 所以,剪掉状态结点V1与V3所对应得方案 分枝,保留状态结点V2所对应得方案分枝。 即该问题得最优决策方案应该就是从国外
引进生产线。
例4:某企业,由于生产工艺较落后,产品成本 高,在价格保持中等水平得情况下无利可图, 在价格低落时就要亏损,只有在价格较高时才 能盈利。鉴于这种情况,企业管理者有意改进 其生产工艺,即用新得工艺代替原来旧得生产 工艺。
③ 选择平均收益最大或平均损失最 小得行动方案作为最佳决策方案。
大家应该也有点累了,稍作休息 大家有疑问得,可以询问
10
例2:试用期望值决策法对表7、1、1所描 述得风险型决策问题求解。
表7、1、1 每一种天气类型发生得概率及 种植各种农作物得收益
天气类型
极旱年 旱年
发生概率
0.1 0.2
水稻 10 12.6
n 单级风险型决策与多级风险型决策
(1)所谓单级风险型决策,就是指在整个决 策过程中,只需要做出一次决策方案得选择 ,就可以完成决策任务。实例见例3。
(2)所谓多级风险型决策,就是指在整个决 策过程中,需要做出多次决策方案得选择, 才能完成决策任务。实例见例4。
例3:某企业为了生产一种新产品,有3个方案可供决策
在上例中,显然
B1
B
B2
B3
B4
0.1 0.2 P 0.4 0.2 0.1
100 126 180 200 220
A 250 210 170 120
80
120 170 230 170 110
118 130 170 190 210
运用矩阵运算法则,经乘积运算可得
0.1
企业风险型决策之决策树法
企业风险型决策之决策树法导言在现代企业管理中，决策过程是一个十分重要的环节。
企业面对各种风险时，需要借助决策方法来制定应对措施。
决策树法作为一种常用的决策分析方法，可以帮助企业管理者在不确定性的环境下做出合理的决策。
本文将介绍企业风险型决策中的决策树法，并分析其应用。
决策树法概述决策树法是一种基于树状结构的决策分析方法。
它通过将决策问题分解为一系列的判断问题和结论，用树状图的方式呈现决策过程。
决策树的节点表示决策或判断条件，分支表示决策或判断的结果，叶子节点表示最终的决策结果。
决策树法可以分为两种类型：分类决策树和回归决策树。
分类决策树分类决策树用于将对象划分为不同的类别。
在企业风险管理中，可以用分类决策树来判断某个项目是否具有风险。
分类决策树的构建包括两个关键步骤：选择判别属性和构建决策树。
选择判别属性是根据各个属性对目标变量的区分能力进行评估，选择最佳的判别属性用于决策树的构建。
构建决策树是根据选择的判别属性，按照一定的决策准则逐步生成决策树。
回归决策树回归决策树用于预测数值型的目标变量。
在企业风险管理中，可以用回归决策树来预测某个项目的风险程度。
与分类决策树类似，回归决策树的构建也包括选择判别属性和构建决策树两个关键步骤。
不同的是，回归决策树的判别属性需要选择对目标变量具有预测能力的属性。
决策树法在企业风险管理中的应用决策树法在企业风险管理中具有广泛的应用价值。
下面将具体介绍决策树法在不同方面的应用。
项目风险评估在企业决策中，项目风险评估是一个重要的环节。
通过构建分类决策树，可以根据项目的各个属性，判断项目是否具有风险。
例如，对于一个拟建的工程项目，可以通过分类决策树来预测工程项目是否存在质量风险、安全风险等。
供应商选择在企业采购中，选择合适的供应商是一个重要的决策。
通过构建分类决策树，可以根据供应商的各个属性，判断其是否适合企业需求。
例如，对于某企业来说，可以通过分类决策树来判断一个供应商是否具备可靠的供货能力、稳定的产品质量等。
管理运筹学第16章 决策分析ppt课件
S1（大批量生产）
30
S2（中批量生产）
20
S3（小批量生产）
10
-6
30(max)
-2
20
5
10
由上表可知，采用乐观准那么进展决策时，该公司应选择大批量消 费。
管理运筹学
§1 不确定情况下的决策
〔三〕等能够性准那么 ( Laplace准那么 ) 决策者把各自然形状发生的时机看成是等能够的： 设每个自然形状发生的概率为 1/事件数 ，然后计算各行动方
管理运筹学
§2 风险型情况下的决策
解：设需求量大的概率为p，那么各方案收益的期望值分别为：
E(S1) = p30 + (1-p)(-6) = 36p - 6
E(S2) = p20 + (1-p)(-2) = 22p - 2
E(S3) = p10 + (1-p)(+5) = 5p + 5
取
取
E(S1)
S3
S1
E(S2)
E(S3)
0
0.35
1
p
由上图可得：〔1〕当0≤P＜0.35时，采用小批量消费；〔2〕当
0.35 ≤P＜1时，采用大批量消费。
p=0.35为转机概率,实践的概率值间隔转机概率越远，方案越稳定。
管理运筹学
§2 风险型情况下的决策
在实践任务中，假设形状概率、收益值在其能够发生的变 化的范围内变化时，最优方案坚持不变，那么这个方案是比较稳 定的。反之假设参数稍有变化时，最优方案就有变化，那么这个 方案就不稳定的，需求我们作进一步的分析。就自然形状N1的概 率而言，当其概率值越远离转机概率，那么其相应的最优方案就 越稳定；反之，就越不稳定。
定量决策方法——决策树法.pptx
0.3、0.5、0.2。表1给出了各种市场需求状况下每一个方案的效益值。试问该企业究竟应
该选择哪一种方案？
表1 某企业在采用不同方案产生某种新产品的效益值
自然状态
高需求
中需求
方案
效益值 概 率
0.3
0.5
方案一：改进生产线
200
100
方案二：引进生产线
220
120
方案三：协作生产线
180
100
单位：万元
低需求 0.2 20 60 80
04 习题练习
解题步骤：1.绘制决策树
114 1
138
138方案二Βιβλιοθήκη Ⅰ2120 3
高需求（0.3） 200
中需求（0.5）
100
低需求（0.2） 20
高需求（0.3） 220
中需求（0.5） 120
低需求（0.2） 60
高需求（0.3） 180
中需求（0.5） 100
决策树的 结构
02
方案枝 决策点
状态点 1
I
方案枝
状态点 2
02 决策树的结构（1）
概率枝
结果点
概率枝
结果点
02 决策树的结构（2）
方案枝 决策点
I
方案枝
状态点
1 概率枝
结果点 状态点
3 决策点 方案枝
状态点
Ⅱ
状态点
2 概率枝
方案枝 4
结果点
概率枝 概率枝
结果点 结果点
决策过程
03
决策树法决策过程
延
申
决策树法是定量的风险型决策方法之一！
01 决策树法的概念
决策树法使用的前提条件是？
风险型决策方法决策树方法课件
进。
如何选择合适的特征和算法以提高决策树的泛化 02 性能是当前面临的重要挑战之一。
在实际应用中，如何将决策树方法与其他数据分 03 析方法进行有效的结合，以提高决策的准确性和
可靠性，也是需要进一步探讨的问题。
对未来研究的建议与展望
01 鼓励跨学科的研究，将决策树方法与统计学、机 器学习、数据挖掘等领域的技术进行有机结合， 以推动决策树方法的创新和发展。
市场营销策略实例
总结词
市场营销策略实例展示了决策树方法在制定营销策略中的应用，通过构建决策树 模型，帮助企业制定有效的营销策略，提高市场份额和销售额。
详细描述
在市场营销策略制定过程中，决策树方法可以帮助企业分析目标客户群体的需求 和行为特征，从而制定更有针对性的营销策略。例如，根据客户的购买历史、年 龄、性别等因素，制定个性化的广告投放和促销活动。
采用增量学习算法，不断更新和优化决策树，以适应新的数据分布 。
动态决策树的应用场景
适用于数据分布随时间变化的场景，如金融风控、智能推荐等。
决策树方法与其他方法的比
05
较
与风险型决策的模拟方法的比较
决策树方法
通过构建决策树来分析不同决策 可能带来的结果和风险，帮助决
策者做出最优选择。
模拟方法
通过模拟实际情况来预测未来可能 发生的结果和风险，为决策者提供 参考。
在构建决策树时，同时考虑多个目标 函数，以实现多目标的平衡优化。
采用多目标优化算法，如遗传算法、 粒子群算法等，寻找最优解。
多目标决策树的特点
能够处理具有多个相关目标的复杂问 题，提供更全面的决策支持。
基于机器学习的决策树优化
01
02
03
集成学习
如何选择合适的特征和算法以提高决策树的泛化 02 性能是当前面临的重要挑战之一。
在实际应用中，如何将决策树方法与其他数据分 03 析方法进行有效的结合，以提高决策的准确性和
可靠性，也是需要进一步探讨的问题。
对未来研究的建议与展望
01 鼓励跨学科的研究，将决策树方法与统计学、机 器学习、数据挖掘等领域的技术进行有机结合， 以推动决策树方法的创新和发展。
市场营销策略实例
总结词
市场营销策略实例展示了决策树方法在制定营销策略中的应用，通过构建决策树 模型，帮助企业制定有效的营销策略，提高市场份额和销售额。
详细描述
在市场营销策略制定过程中，决策树方法可以帮助企业分析目标客户群体的需求 和行为特征，从而制定更有针对性的营销策略。例如，根据客户的购买历史、年 龄、性别等因素，制定个性化的广告投放和促销活动。
采用增量学习算法，不断更新和优化决策树，以适应新的数据分布 。
动态决策树的应用场景
适用于数据分布随时间变化的场景，如金融风控、智能推荐等。
决策树方法与其他方法的比
05
较
与风险型决策的模拟方法的比较
决策树方法
通过构建决策树来分析不同决策 可能带来的结果和风险，帮助决
策者做出最优选择。
模拟方法
通过模拟实际情况来预测未来可能 发生的结果和风险，为决策者提供 参考。
在构建决策树时，同时考虑多个目标 函数，以实现多目标的平衡优化。
采用多目标优化算法，如遗传算法、 粒子群算法等，寻找最优解。
多目标决策树的特点
能够处理具有多个相关目标的复杂问 题，提供更全面的决策支持。
基于机器学习的决策树优化
01
02
03
集成学习
风险型决策方法决策树方法课件
易于更新和维护
随着环境和条件的变化，可以方 便地对决策树进行更新和维护。
01
直观易懂
决策树的结构类似于流程图，易 于理解，方便非专业人士参与决 策。
02
03
04
灵活性高
可以根据实际情况调整决策树的 结构，灵活应对不同的问题和场 景。
缺点分析
01
对数据要求高
决策树需要大量的历史数据作 为输入，且数据质量对结果影 响较大。
06
决策树的实践案例
投资决策案例
总结词
投资决策案例是决策树方法的重要实践领域，通过构建决策树模型，投资者可以对投资方案的风险和收益进行 全面评估，从而做出明智的决策。
详细描述
在投资决策案例中，决策树方法可以帮助投资者分析不同投资方案的风险和潜在收益。通过构建决策树模型， 投资者可以将各种可能出现的风险和收益情况考虑进来，并评估每种情况发生的概率。这种方法有助于投资者 制定更加科学、合理的投资策略，提高投资的成功率。
风险管理案例
总结词
风险管理是企业管理中的重要环节，通过构建决策树模型，企业可以对潜在的风险进行全面评估，从 而制定出更加有效的风险应对策略。
详细描述
在风险管理案例中，决策树方法可以帮助企业分析潜在的风险和可能的影响。通过构建决策树模型， 企业可以将各种可能出现的风险情况考虑进来，并评估每种情况发生的概率和影响程度。这种方法有 助于企制定更加科学、有效的风险应对策略，降低风险对企业的影响。
考虑多种因素
决策树可以综合考虑多种因素， 帮助决策者全面评估各种可能的 结果。
决策树的优点与局限性
• 可视化效果强：通过不同颜色的节点和分支，可以直观地 展示不同决策选项和结果之间的关系。
决策树的优点与局限性
管理决策5-PPT课件
E（di） p( j )dij
j 1 n
其中： E(di ) — 变量di 的期望 dij — 变量di 在自然状态 j 下的益损值 p( j ) —自然状态 j的发生概率
• 步骤 ► 在确定决策目标的基础上，设计可行的备 选方案 ► 判断并预测各种自然状态可能出现的概率 ► 画出益损值矩阵 ► 计算各方案的期望益损值 ► 选择决策方案
自然状 态
天气情 况 概率
x1： 露天展销
1： 有雨2： 无雨
f * max p 0.3 -3
-13
备选方 案
决策
x2： 租馆展销
-10
-10
-10
max f* max {max p （ ） } 10 :选择租馆
A A
期望值法
• 基本原理 ► 一个决策变量 的期望值，是它在不同自 然状态下的损益值乘上相对应的发生概率， d 即
收 益 值 方 案
状 态
销量200 0.3
销量 210 0.4
销量 220 0.2
销量 230 0.1
期望利 润
产量 200 产量 210 产量 220 产量 230 决策
收 益 值 方 案
状 态
销量200 0.3 20，000 19，400 18，800 18，200
销量 210 0.4 20， 000 21， 000 20， 400 19， 800
悖论的解释
• 25年后，丹尼尔· 伯努利利用效用的理论对 其进行了解释。
丹尼尔· 伯努利
• 效用包含两方面的涵义： ► 同样的物品或服务、对不同主体具有不同 的主观价值； ►同样的物品或服务，在不同的地点和场所 具有不同的主观价值； ► 同样的物品或服务、对同一个主体，在不 同的时期具有不同的主观价值；
j 1 n
其中： E(di ) — 变量di 的期望 dij — 变量di 在自然状态 j 下的益损值 p( j ) —自然状态 j的发生概率
• 步骤 ► 在确定决策目标的基础上，设计可行的备 选方案 ► 判断并预测各种自然状态可能出现的概率 ► 画出益损值矩阵 ► 计算各方案的期望益损值 ► 选择决策方案
自然状 态
天气情 况 概率
x1： 露天展销
1： 有雨2： 无雨
f * max p 0.3 -3
-13
备选方 案
决策
x2： 租馆展销
-10
-10
-10
max f* max {max p （ ） } 10 :选择租馆
A A
期望值法
• 基本原理 ► 一个决策变量 的期望值，是它在不同自 然状态下的损益值乘上相对应的发生概率， d 即
收 益 值 方 案
状 态
销量200 0.3
销量 210 0.4
销量 220 0.2
销量 230 0.1
期望利 润
产量 200 产量 210 产量 220 产量 230 决策
收 益 值 方 案
状 态
销量200 0.3 20，000 19，400 18，800 18，200
销量 210 0.4 20， 000 21， 000 20， 400 19， 800
悖论的解释
• 25年后，丹尼尔· 伯努利利用效用的理论对 其进行了解释。
丹尼尔· 伯努利
• 效用包含两方面的涵义： ► 同样的物品或服务、对不同主体具有不同 的主观价值； ►同样的物品或服务，在不同的地点和场所 具有不同的主观价值； ► 同样的物品或服务、对同一个主体，在不 同的时期具有不同的主观价值；
风险型决策方法决策树方法解析
5
决策过程如下:画图，即绘制决策树
• 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。
6
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。 • 建设大工厂需要投资600万元，可使用10年。销路好 每年赢利200万元，销路不好则亏损40万元。 • 建设小工厂投资280万元，如销路好，3年后扩建，扩 建需要投资400万元，可使用7年，每年赢利190万元。 不扩建则每年赢利80万元。如销路不好则每年赢利60 万元。 • 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。
7
销路好（0.7） 680万元 2 建大厂 销路差（0.3）
200万元
-40万元
1
719万元
扩建 建小厂 930万元 销路好（0.7） 4 不扩建 销路好（0.7） 6 930万元 3 719万元 前3年，第一次决策 560万元 销路差（0.3） 后7年，第二次决策
5
销路好（0.7）
190万元
80万元
9
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。
10
谢谢!
11
3
• 计算完毕后，开始对决策树进行剪枝， 在每个决策结点删去除了最高期望值以 外的其他所有分枝，最后步步推进到第 一个决策结点，这时就找到了问题的最 佳方案 • 方案的舍弃叫做修枝，被舍弃的方案用 “≠”的记号来表示，最后的决策点留 下一条树枝，即为最优方案。
《决策树算法》课件
决策树的构建过程是从根节点开始，根据训练数据集中每个 特征属性的信息增益或基尼指数等指标，选择最佳划分属性 ，生成左、右子树，直至达到终止条件（如叶子节点包含的 样本都属于同一类别或达到预设的分类精度）。
决策树算法的优缺点
优点
决策树算法具有直观易懂、分类效果好、易于理解和解释等优点。它能够处理 非线性关系和连续属性，对数据预处理要求较低，且能够处理缺失值和异常值 。
习竞赛中都取得了优异的成绩。
05
决策树算法的应用案例
分类问题案例
信用卡欺诈识别
利用决策树算法对信用卡交易数据进 行分析，识别出异常交易，预防欺诈 行为。
疾病诊断
根据患者的症状、体征等数据，利用 决策树算法进行分类，辅助医生做出 准确的疾病诊断。
回归问题案例
要点一
股票价格预测
利用历史股票数据，通过决策树回归算法预测未来股票价 格走势。
03
决策树算法的实践
数据集的准备
数据清洗
处理缺失值、异常值和重复数据，确保数据质量 。
数据转换
对连续型特征进行分箱处理，将连续值划分为离 散区间。
ABCD
特征选择
选择与目标变量相关的特征，去除无关或冗余特 征。
数据平衡
处理类别不均衡问题，通过过采样、欠采样或使 用合成数据来平衡各类别的样本数量。
数据挖掘
决策树算法是数据挖掘领域中常用的算法之一，常与其他 算法结合使用，如随机森林、梯度提升决策树等，以提高 分类和回归任务的准确性和稳定性。
回归任务
除了分类任务外，决策树算法也可用于回归任务，如预测 房价、股票价格等连续值。通过构建回归决策树模型，可 以对连续目标变量进行预测。
可解释性
由于决策树算法具有直观的树形结构和易于理解的规则， 因此在某些需要解释性强的场景中具有优势，如医疗诊断 、金融风控等领域。
决策树算法的优缺点
优点
决策树算法具有直观易懂、分类效果好、易于理解和解释等优点。它能够处理 非线性关系和连续属性，对数据预处理要求较低，且能够处理缺失值和异常值 。
习竞赛中都取得了优异的成绩。
05
决策树算法的应用案例
分类问题案例
信用卡欺诈识别
利用决策树算法对信用卡交易数据进 行分析，识别出异常交易，预防欺诈 行为。
疾病诊断
根据患者的症状、体征等数据，利用 决策树算法进行分类，辅助医生做出 准确的疾病诊断。
回归问题案例
要点一
股票价格预测
利用历史股票数据，通过决策树回归算法预测未来股票价 格走势。
03
决策树算法的实践
数据集的准备
数据清洗
处理缺失值、异常值和重复数据，确保数据质量 。
数据转换
对连续型特征进行分箱处理，将连续值划分为离 散区间。
ABCD
特征选择
选择与目标变量相关的特征，去除无关或冗余特 征。
数据平衡
处理类别不均衡问题，通过过采样、欠采样或使 用合成数据来平衡各类别的样本数量。
数据挖掘
决策树算法是数据挖掘领域中常用的算法之一，常与其他 算法结合使用，如随机森林、梯度提升决策树等，以提高 分类和回归任务的准确性和稳定性。
回归任务
除了分类任务外，决策树算法也可用于回归任务，如预测 房价、股票价格等连续值。通过构建回归决策树模型，可 以对连续目标变量进行预测。
可解释性
由于决策树算法具有直观的树形结构和易于理解的规则， 因此在某些需要解释性强的场景中具有优势，如医疗诊断 、金融风控等领域。
风险型决策树问题PPT文档26页
风险型决策树问题
46、法律有权打破平静。——马·格林 47、在一千磅法律里，没有一盎司仁 爱。— —英国
48、法律一多，公正就少。——托·富 勒 49、犯罪总是以惩罚相补偿；只有处 罚才能 使犯罪 得到偿 还。— —达雷 尔
50、弱者比强者更能得到法律的保护 。—— 威·厄尔
6、最大的骄傲于最大的自卑都表示心灵的最软弱无力。——斯宾诺莎 7、自知之明是最难得的知识。——西班牙 8、勇气通往天堂，怯懦通往地狱。——塞内加 9、有时候读书是一种巧妙地避开思考的方法。——赫尔普斯 10、阅读一切好书如同和过去最杰出的人谈话。——笛卡儿
Thank you
46、法律有权打破平静。——马·格林 47、在一千磅法律里，没有一盎司仁 爱。— —英国
48、法律一多，公正就少。——托·富 勒 49、犯罪总是以惩罚相补偿；只有处 罚才能 使犯罪 得到偿 还。— —达雷 尔
50、弱者比强者更能得到法律的保护 。—— 威·厄尔
6、最大的骄傲于最大的自卑都表示心灵的最软弱无力。——斯宾诺莎 7、自知之明是最难得的知识。——西班牙 8、勇气通往天堂，怯懦通往地狱。——塞内加 9、有时候读书是一种巧妙地避开思考的方法。——赫尔普斯 10、阅读一切好书如同和过去最杰出的人谈话。——笛卡儿
Thank you
决策树法ppt课件
决策树法 --The four 小组
;.
2011 7届人力资源管理3班
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。;.8谢观
看 谢
;.
9
;.
4
•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左依次进行，最后将期望值标于该方案对应 的状态结点上。
•其公式如下：EMV=PR（EMV指第i个方案的期望值；P表示第j种未来状态发生的概率；R指第i个方案在第j种未来状态发 生时产生的收益）
;.
5
●优点：1.决策树列出了决策问题的全部可行方案和 可能出现的各种自然状态，以及各可行方法在各种 不同状态下的期望值。 2.能直观地显示整个决策问题在时间和决策顺序上 不同阶段的决策过程。 3.在应用于复杂的多阶段决策时，阶段明显，层次 清楚，便于决策机构集体研究，可以周密地思考各 种因素，有利于作出正确的决策。
;.
2
◎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。 ●其原理是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，通过定 量分析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。
;.
7
●预剪枝:停止生长策略。
●后剪枝:在已生成过拟合决策树上进行剪枝，可以得到简化版的剪枝决策树。
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2011 7届人力资源管理3班
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。;.8谢观
看 谢
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•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左依次进行，最后将期望值标于该方案对应 的状态结点上。
•其公式如下：EMV=PR（EMV指第i个方案的期望值；P表示第j种未来状态发生的概率；R指第i个方案在第j种未来状态发 生时产生的收益）
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5
●优点：1.决策树列出了决策问题的全部可行方案和 可能出现的各种自然状态，以及各可行方法在各种 不同状态下的期望值。 2.能直观地显示整个决策问题在时间和决策顺序上 不同阶段的决策过程。 3.在应用于复杂的多阶段决策时，阶段明显，层次 清楚，便于决策机构集体研究，可以周密地思考各 种因素，有利于作出正确的决策。
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◎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。 ●其原理是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，通过定 量分析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。
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7
●预剪枝:停止生长策略。
●后剪枝:在已生成过拟合决策树上进行剪枝，可以得到简化版的剪枝决策树。
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1．某汽车配件厂拟安排明年某零部件的生产。
该厂有两种生产方式组织生产：方式一是继续利用现有的设备生产，零部件的单位成本为0.6万元；方式二是对现有设备进行更新改造，以提高设备的效率，改造需要投资100万元（假定其全部摊入明年的成本），成功的概率是0.7。
如果成功，零部件不含上述投资费用的单位成本可降至0.5万元；如果不成功，则仍采用方式一利用现有的设备组织生产。
另据预测，明年该厂某零部件的市场销售价格为每件1万元，其市场需求有两种可能：一是2000件，二是3000件，其概率分别为0.45和0.55。
同时，假定该厂的生产数量有两种：一是生产2000件，二是生产3000件。
试问：该厂应采用何种方式组织生产，生产多少件？（2012年12月份考题）
1、第一步：绘制决策树如下图所示。
决策点
400
1400 200
1200 900
900 800 800 100
1100 700 700
第二步：计算各节点处的期望收益值。
（1）右边第一个节点的期望收益值：=200
2000-3000⨯0.6（万元）以此类推可计算其他11个节点的期望收益值。
（2）节点6的期望收益值：2005+12005=750
⨯0.4⨯0.5（万元）以此类推可计算其他5个节点的期望收益值。
第三步：剪枝。
根据期望值准则，选出决策点3、4、5的最佳生产批量，并将最佳方案的期望值填在相应的决策点的上方，同时，剪除落选的方案枝。
由此可知：应采取生产方式二组织生产，若成功，生产3000件；若失败，按方式一生产2000件。
案例2：某企业提出如下新产品投资方案：一是投资550万元建大厂；二是投资300万元建小厂，若前两年销路好，后三年考虑扩建，扩建时需追加投资300万元，达到大厂规模，不扩建时仍按原规模生产。
经预测：大厂销路好时每年盈利260万元，销路不好时每年盈利80万元；小厂销路好时每年盈利120万，销路不好时每年盈利50万。
另外，前两年销路好的概率为70%，在前两年销路好的前提下，后三年仍销路好的概率为90%，前两年销路不好的前提下，后三年依然销路不好的概率为80%。
试用决策树法进行决策。
（2013年6月份考题）
答案：。