决策树练习题 (2) - 360文档中心

决策树练习题

决策树作业题公司拟建一预制构件厂,一个方案就是建大厂,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;另一个方案就是建小厂,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年销路好的概率就是0、7,销路差的概率就是0、3,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,则再作决策就是否再投资140万元扩建至大规模(总投资300万元),生产7年。

前3年与后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。

表16 销售概率表项目前3年销售状态概率后7年销售状态概率好差好差销路差0、7 0、3 0、9 0、1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*0、7+(-20)*0、3]*10-300=340;节点③:[60*0、7+20*0、3]*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与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。

决策树习题

习题[1]商务智能产生的原因是什么？[2]怎么认识商务智能？[3]商务智能对企业有什么价值？[4]举例说明商务智能在保险、证券、银行、电信、制造、零售和物流等行业的应用。

[5]讨论商务智能与ERP、CRM和SCM等业务管理系统的关系。

[6]商务智能系统包括哪些部分？分别有什么功能？[7]结合具体的商务智能项目，说明商务智能系统的组成。

[8]讨论数据集成对商务智能项目的重要性。

[9]阅读下面的案例，分析产生问题的原因并给出对策。

一位新上任的大型国企老总曾经表达过这样的困惑。

当他向下属提出，希望查看近十年企业的生产和运营数据时，他手边得到了各种各样不同的数据报表。

这些数据报表大致可以分成两种类型：一种是两年前，即ERP上线之前的，这是一些简单、杂乱而又枯燥的数据。

另一种是有了ERP以后的，数据变得清楚而有条理，但仍然有来自ERP、CRM、SCM以及计费业务等不同应用的数据和各种分析报告。

在仔细查看这些报表之后，这位国企老总惊讶地发现，不同的系统可以得出截然相反的两种结论。

例如某一产品，它的动态成本反映在ERP系统和CRM、SCM系统中相差很大，如果引用ERP和CRM里面的数据，它就是一款很成功、销量很好的产品，但在SCM中，它的采购和物流成本过高，导致了这款看起来很成功的产品实际上是一笔赔钱的买卖。

更让他难以理解的是，正是由于这些来自不同系统的数据不够准确或不一致，给企业的前任领导提交了相当多顾此失彼的分析报告，导致了许多市场决策上的混乱和失误。

在花费了大量时间和精力之后，这位国企老总困惑了：究竟哪些数据才是真实的？为什么对同一件事不同的系统会得到截然不同的结果？[10]讨论数据仓库与操作型数据库、数据集市的区别。

[11]如何认识数据仓库的几个特点？这些特点与企业管理决策有什么关系？[12]什么是元数据？元数据有什么用处？[13]讨论ETL的过程，其中数据质量对这个过程有什么影响？[14]什么是操作数据存储（ODS）？为什么使用ODS？[15]数据仓库有哪些模型？举例说明。

练习决策树

练习决策树1、长城公司该选择哪一种方案？长城照相器材厂是一家有着20年生产照相机历史的企业。

最近企业实行改制，由国有独资企业改制为股份制企业，并通过猎头公司招聘李远担任公司的总经理。

李远上任后要求公司的发展规划部为公司的未来发展提出方案。

发展规划部提出了两个方案供公司领导班子选择：一个方案是继续生产传统产品，另一个方案是生产数码相机。

根据发展规划部的分析测算，如果照相机市场需求量大的话，生产传统相机一年可获利30万元，而生产数码相机则可获利50万元。

如果市场需求量小，生产传统相机仍可获利10万元，生产数码相机将亏损5万元。

根据对照相机市场所作的调研和市场分析，市场需求量大的概率为0.8，需求量小的概率为0.2。

以李远为总经理的公司领导班子根据发展规划部提交的方案将作出怎样的决策？2、某公司生产一种电视机，有两种方案可选：一是建大厂，需要投资2800万元；二是建小厂，需要投资1200万元。

两种方案建成后使用期都是十年。

公司对十年中该电视的市场销售预测如下：高需求、中需求、低需求的概率分别为0·5、0·3、0·2。

在高需求下每年获利大厂为1000万，小厂为400万；在中需求下每年获利大厂为500万，小厂为300万；在低需求下每年大厂亏损200万，小厂获利为250万。

问该采取哪种方案？3、现要开辟一条新航线,有三种收费方案件,征收过闸费、驳船费、执照费；有三种自然状态存在：通航船只多，中，少，其自然状态的概率是船只多0.3，船只中0.5，船只少0.2，三种方案的收益为：（万元）船只多船只中船只少0.30.50.2征收过闸费3.42.82.0征收驳船费3.92.91.9征收执照费3.02.72.54、为生产某种新产品而设计了三个基本建设方案。

一是建大厂：投资300万元。

二是建小厂：投资140万元。

两者使用期限都是10年。

估计在此期间，产品销路好的概率是0.7，销路差的概率是0.3。

决策树练习题

决策树练习题决策树练习题决策树是一种常用的机器学习算法，它通过对数据集进行分割和判断，最终得出决策结果。

在实际应用中，决策树可以帮助我们解决各种问题，如分类、回归和聚类等。

为了更好地理解和掌握决策树算法，下面将给出一些练习题，供读者进行实践和思考。

1. 假设有一个数据集，包含了学生的年龄、性别和成绩等信息。

我们想要根据这些信息判断学生是否会通过考试。

请问，在构建决策树时，应该如何选择最佳的划分属性？答案：在构建决策树时，我们需要选择最佳的划分属性，以使得每个子节点的纯度最高。

常用的划分属性选择方法有信息增益、信息增益比和基尼系数等。

其中，信息增益是一种常用的选择方法，它通过计算划分前后的信息熵差异来衡量划分的好坏。

选择信息增益最大的属性作为划分属性即可。

2. 假设有一个数据集，包含了某个地区的天气信息和人们是否出门的记录。

我们想要构建一个决策树模型，来预测某一天是否适合出门。

请问，在构建决策树时，应该如何处理连续型特征？答案：在处理连续型特征时，我们可以将其转化为离散型特征。

一种常用的方法是通过设定阈值，将连续型特征划分为多个离散的取值。

例如，对于温度这一连续型特征，我们可以设定一个阈值，如25摄氏度，将其划分为“高温”和“低温”两个离散的取值。

然后，我们可以将离散化后的特征作为划分属性，继续构建决策树。

3. 假设有一个数据集，包含了某个电商网站的用户信息和购买记录。

我们想要根据用户的特征来预测其购买意向。

请问，在构建决策树时，应该如何处理缺失值？答案：在处理缺失值时，我们可以选择忽略带有缺失值的样本，或者使用合适的方法进行填充。

常用的填充方法有均值填充、中位数填充和众数填充等。

如果缺失值较少，可以考虑使用均值或中位数填充；如果缺失值较多，可以考虑使用众数填充。

另外，我们还可以将缺失值作为一个特殊的取值，单独作为一类进行处理。

4. 假设有一个数据集，包含了某个电商网站的用户信息和购买记录。

我们想要构建一个决策树模型，来预测用户的购买类别。

决策树分类和朴素贝叶斯分类练习题及答案

数据挖掘的第二次作业1•下表由雇员数据库的训练数据组成，数据己泛化。

例如，年龄“31・・・35〃表示31到35的Z 间。

对于给定的行，count表示department, status, age和salary在该行上具有给定值的元组数。

status是类标号属性。

1）countStatus分为2个部分：Department分为4个部分：Senior 共计52Sales 共计110Junior 共计113Systems 共计31Marketing 共计14Secretary 共计10Age分为6个部分：Salary分为6各部分:21...25 共计20 26K..30K 共计4626..30 共计49 31K..35K 共计4031 …35 共计79 36K...40K 共计436 …40 共计10 41K...45K 共计441...45 共计3 46K...50K 共计6346...50 共计4 66K...70K 共计8Info(D)= -磊 log2善-詈Sg2 罟=0.889位Info(departmet)—沁占)+忌V-厭0幻初-存。

灯韵=0.8504位Gain^department) = Info(D) — Info^department) = 0.0386位Gain(age) = Info(D) — Info(age) = 0.3892 位(4.4 0. 0\ 63 / 30 . 30 33 . 33\ , 8 ( 8 - 8 0. 0\(-ilog 2---log 2-) + —*(--log 2---lo g2-) + —♦(--log 2---lo g2-) = 0.3812 位Gain^salary) = Info^D) — Info^salary) = 0.5078位由以上的计算知按信息增益从人到小对屈性排列依次为：salary 、age. department,所以定department status age salary count sales senior 31...35 46K...50K 30 systems junior 21...25 46K...50K 20 systems junior 26...30 46K...50K 3 marketing senior36 (40)46K...50K10由这个表可知department 和age 的信息增益将都为0。

决策树练习题

.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0.7，销路差的概率是0.3，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。

表16 销售概率表0.1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。

4/ 1.）计算各状态点的期望收益值（2 ；）*0.3]*10-300=340节点②：[100*0.7+（-20 ；节点③：[60*0.7+20*0.3]*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//”在决策树上“剪去”被淘汰的方案。

投资方案，用符号“年，生产的产品也完全相同，但投资额10和AB，两个方案的寿命期均为2.某项目有两个备选方案万元，销150方案的投资额度为500万元，其年净收益在产品销售好时为及年净收益均不相同。

A万元，销售万元，其年净收益在产品销售好时为100方案的投资额度为50万元；B300售差时为，销路差的可能万元，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%差时为10。

决策树练习题-多级决策树

3
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。

江西科学技术版小学信息技术五年级下册《决策树》同步练习题附知识点归纳

江西科学技术版小学信息技术五年级下册《决策树》同步练习题附知识点归纳一、课文知识点归纳：1.决策树是一种基于树形结构的决策分析方法，用于描述分类过程中不同特征属性之间的关系。

2.决策树由节点（包括决策节点、机会节点、叶节点）和边（连接线）组成。

3.决策树算法通过递归地将数据集划分为更小的子集，并在每个子集上应用决策规则，构建出树形结构。

4.决策树常用于分类问题、回归预测、特征选择和数据挖掘等场景。

二、同步练习题。

（一）、填空题。

1. 决策树通常由______、______、______和连接线组成。

2. 决策树绘制时，通常从______节点开始，根据______选择路径。

3. 决策树的一个重要应用是______问题，如垃圾邮件识别和疾病诊断等。

（二）、选择题。

1. 在决策树中，表示需要做出选择的情况是哪种节点？（）A. 决策节点B. 机会节点C. 叶节点D. 事件节点2. 决策树的绘制方向通常是？（）A. 自下而上B. 自上而下C. 从右到左D. 从左到右3. 决策树算法在以下哪个方面有很好的应用？（）A. 图形设计B. 文本编辑C. 特征选择D. 图像处理（三）、判断题。

（正确的打“√”，错误的打“×”）1. 决策树是一种基于图形的决策过程描述方法。

（）2. 叶节点表示可能的结果，而决策节点表示需要做出的选择。

（）3. 信息增益是度量样本集合纯度的一个指标，其值越大表示纯度越低。

（）（四）、简答题。

1. 描述一下决策树在分类问题中的基本作用。

__________________________________________________________________ __________________________________________________________________ __________________________________________________________________ 2.举例说明在日常生活中，你可能会用到决策树的情况。

决策树练习题计算题

悲观决策法指当存在几种自然状态的情况下，宁可把情况估计得坏一
些，从中选择一个收益最大的方案，决策稳妥可靠。按此准则，在低需求的自然状态下，5年内新建方案亏损160万，扩建方案保本，改造方案获利80万。改造方案最佳。
乐观决策法：
新建E=（0、7X600）+（1-0、7）X（-160）=372（万元）
扩建E=（0、7X400）+（1-0、7）X0=280（万元）
请分别用悲观决策法、乐观决策法（设定乐观系数为0、6）和最大最小后悔决策法进行决策。
答案
悲观决策法指当存在几种自然状态的情况下，宁可把情况估计得坏一些，从中选择一个收益最大的方案，决策稳妥可靠。按此准则，应选择方案（3）
乐观决策法：
（1）0、6X800，000+0、4X（-700，000）=200，000
（2）0、6X550，000
（3）0、6X310，000+0、4X（-10，000）=182，000
最大最小后悔决策法：根据计算乐观决策的结果应选择方案（2）
五
某公司为满足某地区对某一产品的需求设计了三个方案：第一个方案是新建一个大工厂,需投资320万元；第二个方案是新建一个小工厂,需投资140万元；第三方案是先投资140万元建造一个小工厂,三年以后,如果销路好再考虑扩建，扩建需追加投资200万元,收益与新建大工厂方案相同。根据预测该产品在前三年销路好的概率为0.7，销路差的概率为0.3。如果前三年销路好,后七年销路好的概率为0.9,销路差的概率为0.1;如果前三年的铺路差,则后七年的销路必定差。每个方案的收益如下表所示。
E、每种自然状态的预测概率如下表
前3年
后7年
答案：根据上述资料试用决策树法做出决策。
结点7收益值=0、85×7 × 15+0、15 ×7 ×3=92、4（万元）

决策树决策表练习题与参考答案

决策树决策表练习题与参考答案
1.某⼚对⼀部分职⼯重新分配⼯作，分配原则是：
⑴年龄不满20岁，⽂化程度是⼩学者脱产学习，⽂化程度是中学者当电⼯；
⑵年龄满20岁但不⾜50岁，⽂化程度是⼩学或中学者，男性当钳⼯，⼥性当车⼯；⽂化程度是⼤专者，当技术员。

⑶年龄满50岁及50岁以上，⽂化程度是⼩学或中学者当材料员，⽂化程度是⼤专者当技术员。

优化后的决策表如下：
2、试画出某企业库存量监控处理的判断树。

若库存量≤0，按缺货处理；若库存量≤库存下限，按下限报警处理；若库存量＞库存下限，⽽⼜≤储备定额，则按订货处理；若库存量＞库存下限，⽽⼜＞储备定额，则按正常处理；若库存量≥库存上限，⼜＞储备定额，则按上限报警处理。

3某货运站收费标准如下：
若收件地点在本省，则快件6元／公⽄，慢件4元／公⽄；
若收件地点在外省，则在25公⽄以内（包括25公⽄），快件8元／公⽄，慢件6元／公⽄；⽽超过25公⽄时，快件10元／公⽄，慢件8元／公⽄；
画出决策表和决策树：
决策表：
优化后的结果如下所⽰：决策树：
收费
本省
外省快件
慢件
快件
慢件
≤25⽄
>25⽄
≤25⽄
>25⽄
6元
4元
8元
10元
6元
8元
地点规格重量收费⾦额。

管理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。

决策树练习题计算题(word文档良心出品)

计算题一 1.为生产甲产品，小行星公司设计了两个基本方案：一是建大工厂，二是建小工厂。

如果销路好，3年以后考虑扩建。

建大工厂需投资300万元，建小工厂需投资160万元，3年后扩建另需投资140万元。

扩建后可使用7年，其年度损益值与大工厂相同。

每种自然状态的预测概率及年度损益值如下表：前 3 年后 7 年根据上述资料试用决策树法做出决策。

四、计算题（15分）答：建大厂收益=581-300=281建小厂收益=447-160=287所以应选择建小厂方案。

二山姆公司的生产设备已经落后，需要马上更新。

公司有人认为，目前产品销路增长，应在更新设备的同时扩大再生产的规模。

但也有人认为，市场形势尚难判断，不如先更新设备，3年后再根据形势变化考虑扩大再生产的规模问题。

这样，该公司就面临着两个决策方案。

决策分析的有关资料如下：A、现在更新设备，需投资35万元， 3年后扩大生产规模，另需投资40万元。

B、现在更新设备的同时扩大再生产的规模，需投资60万元。

C、现在只更新设备，在销售情况良好时，每年可获利6万元；在销售情况不好时，每年可获利4、5万元。

D、如果现在更新与扩产同时进行，若销售情况好，前3年每年可获利12万元；后7年每年可获利15万元；若销售情况不好，每年只获利3万元。

E、每种自然状态的预测概率如下表前 3 年后 7 年根据上述资料试用决策树法做出决策。

答案：结点7收益值=0、85×7 × 15+0、15 ×7 ×3=92、4（万元）结点8收益值=0、85×7 ×6+0、15 ×7 ×4、5=40、4（万元）结点9收益值=0、1×7 × 15+0、9 ×7 ×3=29、4（万元）结点10收益值=0、1×7 × 6+0、9 ×7 ×4、5=32、6（万元）结点1收益值=0、7×[52、4+（3 × 6）]+0、3 ×[32、6+（3 × 4、5）]=63、1（万元）结点2收益值=0、7×[92、4+（3 × 12）]+0、3 ×[29、4+（3 × 3）]=101、4（万元）答：用决策树法进行决策应选择更新扩产方案，可获得收益41、4万元。

机器学习与人工智能(支持向量机与决策树)习题与答案

1.我们要用概率模型对数据和标签进行学习，需要数据/标签对服从某种概率分布，称为（）。

正确答案：数据生成分布2.在决策树学习中将已生成的树进行简化的过程称为（）。

正确答案：剪枝二、判断题1.支持向量分类器的判断规则只由训练观测的一部分（支持向量）确定。

正确答案：√2.支持向量机通过使用核函数来扩大特征空间。

正确答案：√3.支持向量机可看作是一类简单、直观的最大间隔分类器的推广。

正确答案：√4.支持向量是最靠近决策表面的数据点。

正确答案：√5.树的内部结点用特征作标签，树枝用是否符合特征来标签。

正确答案：√6.过拟合发生在模型太过偏向训练数据时，对于决策树可以采用修剪的方法阻止过拟合。

正确答案：√7.对于实值特征，可以用比较测试将数据划分为两部分，或者选择范围过滤。

正确答案：√8.决策树的节点有两种类型：内部节点和叶节点。

内部节点表示一个特征或属性，叶节点表示一个类。

9.过拟合发生在模型太过偏向训练数据时。

正确答案：√10.决策树的修剪可以采用正则化的方法。

正确答案：√三、单选题1.怎样理解非完美分类的超平面分类器？( )A.允许小部分训练观测被误分。

B.允许大部分训练观测被误分。

C.两种说法都对。

D.两种说法都不对。

正确答案：A2.SVM算法的性能取决于( )。

A.核函数的选择B.核函数的参数C.软间隔参数CD.以上都是正确答案：D3.SVM算法的最小时间复杂度是O(n*n)。

基于这一点，（）规格的数据集并不适用于该算法。

A.大数据集B.小数据集C.中数据集D.不受数据集大小的影响正确答案：A4.假定现在有一个四分类问题，你要用One-vs-all策略训练一个SVM的模型，你需要训练几个SVM模型？（）A.1B.2C.3D.4正确答案：D5.在构建决策树时，需要计算每个用来划分数据特征的得分，选择分数最高的特征，以下可以作为得分的是？（）A.熵B.基尼系数C.训练误差D.以上都是正确答案：D6.在决策树学习过程中，哪些情况可能会导致问题数据（特征相同但是标签不同）？( )A.数据错误B.数据有噪音C.现有的特征不足以区分或决策D.以上都是正确答案：D7.在构建决策树时，以下属于处理有多个值的特征的方法的是( )。

决策树练习题

（1）计划在名词意义上是指未来一定时期内组织以及组织内不同部门和不同成员，关于行动方向、内容和方式安排的管理文件。计划在动词上的意义是指为了实现决策所确定的目标，预先进行的行为安排。
计划的有效性首先体现在建立了协调，它给出了管理者和非管理者努力的方向，当员工认识到组织的方向以及他们如何为达到目标作出贡献，他们会自觉协调他们的活动，互相配合，以及采取措施实现目标。其次计划降低了不确定性；第三计划降低活动的重叠和浪费；最后计划设定的目标和准则可以利于对员工的绩效进行控制。（2）案例中的计划失效有以下原因： ①首先班组必须要有一个目标，以结果为导向建立目标。 ②有目标之后，再制定实施计划。计划的制定，要得到执行者的高度认同，即让其参与计划制定。
③计划要可行，且要不断分步达成。
④在计划实施中，要不断总结经验，改善实施。 ⑤班组长在计划执行中，作为协调角色，一个观察者。帮助班组成员提高执行能力；总结经验，改进方法，让目标看得见；提升自我能力。
• 设某厂进行生产能力决策。根据市场预测可能有好、中、坏三种自然
状态，市场形势好，年销售量可达20万件，市场形势中等时，年销售
量可达16万件，市场形势差时，年销售量只有12万件，其概率分别为 0.5，0.3，0.2 ，与之相对应，生产能力可有年产20万，16万，12万件
三种方案。年产20万件时，单件成本为10元，但如果卖不出去，则未
卖出的产品就积压报废，其成本由已销产品承担。年产16万件时，单件成本为11元，但如果卖不出去，未卖出的产品也积压报废，其成本由已销产品承担。年产12万件时，因规模更小，成本增大，每件为 12 元。产关理论，对三种方案进行选择，给出结论？
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[决策树习题练习(答案)]

[决策树习题练习（答案）]决策树习题练习答案 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表15。

试用决策树法选择最优方案。

表1 各年损益值及销售状态销售状态概率损益值（万元/年）大规模投资小规模投资销路好 0.7 100 60 销路差 0.3 -20 20 【解】（1）绘制决策树，见图1； 100×10 -20×10 60×10 20×10 销路好0.7 销路差（0.3）销路好0.7 销路差（0.3）大规模小规模 340 340 320 2 3 1 图1 习题1决策树图（2）计算各状态点的期望收益值节点②：节点③：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方案的投资额为300万元，其年净收益在产品销路好时为100万元，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ic=10%。

【解】（1）首先画出决策树 150 50 100 10 销路好0.7 销路差0.3 销路好0.7 销路差0.3 -500 -300 2 3 1 图2 决策树结构图此题中有一个决策点，两个备用方案，每个方案又面临着两种状态，因此可以画出其决策树如图18。

（2）然后计算各个机会点的期望值机会点②的期望值＝150（P/A,10%,10）×0.7+(-50)（P/A,10%,10）×0.3=533(万元) 机会点③的期望值＝100（P/A,10%,10）×0.7+10（P/A,10%,10）×0.3=448.5(万元) 最后计算各个备选方案净现值的期望值。

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？
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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

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。

决策树练习题

决策树练习题一、问题描述假设你是某个电子商务平台的数据分析师，你接到了一个任务：利用决策树算法对该平台的用户行为数据进行分析，以预测用户是否会购买特定的产品。

下面是给定的数据集：用户ID | 年龄 | 性别 | 浏览网页数 | 购买产品-------|-----|------|-----------|--------1 | 青年 | 男 | 30 | 否2 | 中年 | 女 | 50 | 否3 | 老年 | 男 | 10 | 否4 | 老年 | 女 | 30 | 是5 | 中年 | 男 | 40 | 是6 | 青年 | 女 | 20 | 否请根据给定的数据集，构建一个决策树模型，以预测用户是否会购买特定的产品。

二、决策树模型构建决策树是一种用于决策分析的机器学习算法，通过构建一棵树状结构来对数据进行分类。

在构建决策树模型之前，我们需要先确定决策树的分裂规则。

根据给定的数据集，我们可以选择以下特征来进行分裂：- 年龄：- 青年- 中年- 老年- 性别：- 男- 女- 浏览网页数：选择特征进行分裂时，我们需要衡量它的划分能力。

常用的衡量指标有信息增益、信息增益比和基尼指数。

在这里，我们选择使用信息增益作为划分标准。

首先，我们计算每个特征的信息增益：- 对于年龄特征：- 青年：信息熵为0- 中年：信息熵为0.971- 老年：信息熵为1信息增益为原始数据集的信息熵减去年龄特征的加权信息熵。

- 对于性别特征：- 男：信息熵为1- 女：信息熵为0.971信息增益为原始数据集的信息熵减去性别特征的加权信息熵。

- 对于浏览网页数特征：- 10：信息熵为1- 20：信息熵为0.918- 30：信息熵为0.918- 40：信息熵为1- 50：信息熵为0信息增益为原始数据集的信息熵减去浏览网页数特征的加权信息熵。

根据计算得到的信息增益，我们选择信息增益最大的特征进行分裂。

在这里，浏览网页数的信息增益最大，因此我们选择浏览网页数作为根节点，并以它进行分裂。