厉害了,决策树还可以这么画
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。
分类分析--决策树（经典决策树、条件推断树）
分类分析--决策树（经典决策树、条件推断树）分类分析--决策树决策树是数据挖掘领域中的常⽤模型。
其基本思想是对预测变量进⾏⼆元分离，从⽽构造⼀棵可⽤于预测新样本单元所属类别的树。
两类决策树：经典树和条件推断树。
1 经典决策树经典决策树以⼀个⼆元输出变量（对应威斯康星州乳腺癌数据集中的良性/恶性）和⼀组预测变量（对应九个细胞特征）为基础。
具体算法如下：(1) 选定⼀个最佳预测变量将全部样本单元分为两类，实现两类中的纯度最⼤化（即⼀类中良性样本单元尽可能多，另⼀类中恶性样本单元尽可能多）。
如果预测变量连续，则选定⼀个分割点进⾏分类，使得两类纯度最⼤化；如果预测变量为分类变量（本例中未体现），则对各类别进⾏合并再分类。
(2) 对每⼀个⼦类别继续执⾏步骤(1)。
(3) 重复步骤(1)~(2)，直到⼦类别中所含的样本单元数过少，或者没有分类法能将不纯度下降到⼀个给定阈值以下。
最终集中的⼦类别即终端节点（terminal node）。
根据每⼀个终端节点中样本单元的类别数众数来判别这⼀终端节点的所属类别。
(4) 对任⼀样本单元执⾏决策树，得到其终端节点，即可根据步骤3得到模型预测的所属类别。
上述算法通常会得到⼀棵过⼤的树，从⽽出现过拟合现象。
结果就是，对于训练集外单元的分类性能较差。
为解决这⼀问题，可采⽤10折交叉验证法选择预测误差最⼩的树。
这⼀剪枝后的树即可⽤于预测。
R中的rpart包⽀持rpart()函数构造决策树，prune()函数对决策树进⾏剪枝。
下⾯给出判别细胞为良性或恶性的决策树算法实现。
（1）使⽤rpart()函数创建分类决策树：#⽣成树：rpart()函数可⽤于⽣成决策树library(rpart)set.seed(1234)dtree <- rpart(class ~ ., data=df.train, method="class",parms=list(split="information"))#rpart() 返回的cptable值中包括不同⼤⼩的树对应的预测误差，因此可⽤于辅助设定最终的树的⼤⼩。
决策树
概率
0.3 0.5 0.2 0.2 0.6 0.2 0.3 0.5 0.2 0.3 0.6 0.1
A低
B高
B低
今以方案A高为例，说明损益期望值的计算，概率分叉 点7的损益期望值为：
5000×0.3+1000×0.5-3000×0.2=1400万元
概率分叉点2的损益期望值为：
1400×0.3-50×0.7=385万元
枝 分 圆形结点称为状态结点 案 方
2
概率枝
损益值
由状态结点引出若干条细支，表示不同的自然状态，称为概率枝。每条概 1 方案 损益值 枝 分枝 率 率枝代表一种自然状态。在每条细枝上标明客观状态的内容和其出现概率 概 决策
结点 概率 3 。在概率枝的最末稍标明该方案在该自然状态下所达到的结果 (收益值或 枝 概率分叉点 (自然状态点) 损益值 损失值)。这样树形图由左向右，由简到繁展开，组成一个树状网络图。
同理，可得概率分叉点 3、4、5、6各方案的损益期望
值分别为125、0、620和1100。
承包商可做出决策，如投A 工程，宜投高标，如投B 工程，宜投低标。而且从损益期望值角度看，选定B工 程投低标更为有利。
销路好（0.7） 680万元 2 建大厂 930万元 5 销路差（0.3） 200万元
-40万元
决策树（Decision Tree）
决策树对于常规统计方法的优缺点 优点：
1)
2)
3) 可以处理连续和种类字段 4) 决策树可以清晰的显示哪些字段比较重要。 缺点： 1) 2) 3) 4) 。
决策树（Decision Tree）
决策树的适用范围
科学的决策是现代管理者的一项重要职责。我们在企业管理实践中常 、外部环境
决策树
• 风险决策问题的直观表示方法的图示法。因为图的形状 像树，所以被称为决策树。 • 决策树的结构如下图所示。
1
状态节点
概率分枝 4 概率分枝 5
结果节点
2
方案分枝
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
2Leabharlann 决策树所用图解符号及结构：
6
例一
• A1、A2两方案投资分别为450万和240 万，经营年限为5年，销路好的概率为 0.7，销路差的概率为0.3，A1方案销 路好、差年损益值分别为300万和负60 万；A2方案分别为120万和30万。
7
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。
12
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。
13
课后练习 • 1. 从甲地到乙地有两条行军路线，其中Ⅰ号路线是 通道没有桥梁，Ⅱ号路线中间有一座桥。如果Ⅱ号路 线桥梁被损坏可折返走Ⅰ号路线或用船摆渡通过。现 已知走Ⅰ号路所需时间4小时，Ⅱ号路桥好需2小时， 桥好的概率为0.7。船渡情况如下表 • 请用决策树方法选择最优行军路线。
8
多阶段决策
决策树绘制方法
决策树绘制方法嘿，朋友们！今天咱来聊聊决策树绘制方法。
这玩意儿啊，就像是给你在迷茫的决策森林里点亮一盏明灯！你看啊，决策树就像是一棵大树，有好多分支呢！每个分支都代表着一种可能的选择和结果。
想象一下，你站在这棵大树下，要决定往哪条路走。
比如说，你想出门旅游，那决策树的第一个节点可能就是“国内游还是国外游”。
如果选了国内游，那下一个节点可能就是“南方还是北方”。
就这样一步步地，通过不断地细分和选择，你就能找到最适合自己的那条路啦！绘制决策树也不难，就像搭积木一样。
先确定好最开始的问题，这就是树根啦。
然后根据可能的答案，画出分支。
再在每个分支上继续提出问题，不断延伸。
这多有意思呀！就好像你是个超级决策者，在构建自己的决策王国。
而且，决策树还能帮你看清各种选择的利弊呢。
比如说，你纠结要不要换工作。
通过决策树，你可以把现在工作的好处坏处，新工作的好处坏处都清楚地列出来，一目了然。
那怎么才能画好决策树呢？首先得认真思考问题呀，别马马虎虎的。
把所有可能的情况都想到，别漏了重要的。
然后要条理清晰，别画得乱七八糟的，自己都看不懂。
再就是要灵活一点，别死脑筋。
有时候情况会变，那决策树也得跟着变呀！就像天气突然变了，你原本计划的户外活动可能就得调整，决策树也一样。
决策树绘制方法真的很实用啊，难道不是吗？它能让你在面对复杂问题时不再头疼，而是有条有理地去分析和解决。
不管是生活中的小选择，还是工作上的大决策，都能派上用场。
你想想，要是没有决策树，你可能会在各种选择面前犹豫不决，不知道该怎么办。
但有了它，你就有了方向，有了指引。
就像在黑暗中有了一束光，照亮你前行的路。
所以啊，大家都快来试试决策树绘制方法吧！让我们一起成为决策高手，轻松应对生活中的各种挑战。
别再盲目地做决定啦，用决策树给自己的决策加上一双慧眼吧！相信我，你会爱上它的！。
风险决策方法：决策树法
天气好0.6 2200 出海
5000 -2000 -1000 -1000
B
天气坏0.4 天气好0.6 天气坏0.4
A
-1000 不出海 C
比较这两个期望值，显然出海收 益的数学期望值大。从而剪去不出海 决策枝，而选择出海作为最终决策， 其效益期望值为2200元。
小结：用决策树方法建立风险
决策问题的数学模型。
风险决策方法 ——之决策树法
主讲人：数学系 王玉梅
准则 ——采用的比较多的准则是 期望效益值准则，即根据每个方 案的数学期望值做出判断。
方法——利用树形图法表示决策过 程称为决策树法，它具有直观简便 的特点，下面将充分使用这种方法。
例 ：某渔船要对下个月是否出海打渔作 出决策。如果出海后是好天气，可获收 益5000元；若出海后天气变坏，将损失 2000元；若不出海，无论天气好坏都要 承担1000元损失费。根据预测下月好天 气的概率为0.6，天气变坏的概率为0.4，
应如何选择最佳方案？
决策树的画法
策略 分枝
B
状态 结点
概率分枝 益损值
A
决策 结点
C
决策树的画法
天气好0.6
出海 5000 -2000 -1000 -1000
B
天气坏0.4 天气好0.6
A
不出海
C
天气坏0.4
注意：决策树是从左向右画，在画 的过程中同时将各种已知数据标于相应 位置上。
决策树的画法
天气好0.6
出海 5000 -2000 -1000 -1000
B
Байду номын сангаас
天气坏0.4 天气好0.6
A
不出海
C
天气坏0.4
项目管理常用工具-决策树
决策树预测项目期望值，做出风险决策什么是决策树决策树是一种运用树状网络图形，根据期望（损益）值决策准则进行项目战略决策分析的工具。
决策树的作用能有效地对风险型项目进行战略决策分析；运用树状网络图直观、方便、易操作；是一种定量的决策分析工具，可以有效地解决多级（序贯）决策问题。
怎么做决策树由以下四部分组成，如下图：☐决策节点 方案节点—树枝✧树梢决策树图—图11.画出决策树A 先画一决策节点“☐”；B 从决策节点引出方案分枝，分枝上注明方案名或代号；C 方案分枝的末端画上方案节点“ ”；D 从每个方案节点引出状态分枝“—”，分枝上注明状态名、代号及其出现的概率；C 树梢末画上结果节点“△”，旁边注明相应的损益值。
提示：按照从左到右的顺序画决策树，画决策树的过程本身就是一个对决策问题进一步深入探索的过程。
例：某计算机制造商为开发一种市场需要的新产品考虑筹建一个分厂。
经过调查研究取得以下有关资料：决策树---表1决策树—图22．计算各方案的期望值损益值按从右到左的顺序计算期望损益值，并将结果标注在相应的状态节点处。
点⑤：[100*0.9+(-20)*0.1]*7(年)=616点②：(-20)*0.1*7(年)=140100*0.7*3(年)+616*0.7+(-20)*0.3*3(年)+(-140)*0.3-300(建大厂投资)=281.2点⑧：(40*0.9+30*0.1)*7(年)=273点⑨：[95*0.9+(-20)*0.1]*7(年)-200(扩建投资)=384.5 因384.5>273,说明扩建方案好;划掉不扩建方案,并将点9的期望值转移到点6处.点⑦：30*1.0*7(年)=210点③：40*0.7*3(年)+384.5*0.7+30*0.3*3(年)+210*0.3-120(建小厂投资)=323.2带有期望损益值的决策树：（单位：万元）见下页图决策树—图33.确定最优方案选择收益期望值最大（或损失值最小）的方案作为最优方案，并将期望值标在决策节点处。
ER图--关系模型-决策树表
转换举例仓二库号 地点 面积
货号 品名 价格
1
仓库
存放
n 产品
“1” 方主键纳
数量
入“n”方关系
中
联系的属性也纳入 “n”方关系中
一个实体转化 为一个关系
仓库（仓库号，地点，面积） 产品（货号，品名，价格，仓库号，数量）
（3）m：n联系 除了被联系实体各为一个关系外，联系也是
一个关系（即共三个关系）。该关系的属性包括： 双方实体的主键，联系本身的属性。
• 以上实体间联系的分E-R图如下：
仓库
1
工作
n
职工
库存量
供应量
供应商
m
供应
n
零件
仓库
1
储存
n
零件
3）综合的总E-R图
• 画综合的总E-R图，只要将分E-R图中 同名的实体重叠在一起。注意：在综合 的E-R图中，同一实体只出现一次。
供应商
m
供应
供应量
仓库
1
n
工作
职工
1
储存
库存量
n
n
零件
仓库
1
工作
（此处省略了实体及其属性图）
2）分E-R图 除了实体有属性，在画E-R图时，
联系也可能产生新的属性。
以上实体之间的联系如下：
• 仓库与职工之间是一对多的联系，二者的联 系是“工作”。
• 仓库与零件之间具有一对多的联系，二者的 联系是“储存” 。
• 供应商与零件之间是多对多的联系，二者的 联系是“供应”
• 例2．厂长与工厂的联系（1：1）
厂长号 姓名
专业
厂长
1
管理
1
工厂
实现决策树可视化的方法
实现决策树可视化的方法决策树可视化是一种将决策树模型以图形化的方式展示出来的方法。
它能够直观地呈现出决策树的结构和节点信息，帮助用户更好地理解和解释决策树模型。
下面介绍几种实现决策树可视化的方法。
1. Graphviz：Graphviz是一种流行的图形可视化软件，可用于可视化决策树。
通过使用Graphviz提供的dot语言，我们可以将决策树的结构以图的形式展示出来。
首先，将决策树转换为.dot文件格式，然后使用Graphviz的命令行工具生成决策树的图像。
输出的图像可以保存为各种格式，如PNG、PDF等。
2. Matplotlib：Matplotlib是一个强大的绘图库，可以用于可视化决策树。
我们可以使用Matplotlib创建一个新的图形，并使用树形图的方式将决策树绘制出来。
在绘制过程中，我们可以自定义节点的样式、颜色和标签，以便更好地展示决策树的信息。
3. Plotly：Plotly是一个交互式数据可视化库，可以用于创建决策树的可视化图表。
使用Plotly，我们可以生成一个交互式的可视化图表，用户可以通过缩放、旋转和悬停来浏览决策树的各个部分。
此外，Plotly还支持将决策树通过网页发布，方便与他人共享和讨论。
4. Pydot：Pydot是一个用于创建和处理DOT语言的Python库，可以方便地将决策树生成为图像。
我们可以使用Pydot将决策树输出为图像文件，如PNG或PDF。
此外，Pydot还可以与其他库结合使用，比如在Jupyter Notebook中展示决策树图像。
综上所述，以上是几种实现决策树可视化的方法。
根据具体的需求和使用环境，我们可以选择适合自己的方法来进行决策树的可视化。
这些方法都能够帮助我们更好地理解和解释决策树模型，为决策和分析提供有力的支持。
决策树法
决策树法(Decision Tree）决策树(decision tree)一般都是自上而下的来生成的。
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。
决策树就是将决策过程各个阶段之间的结构绘制成一张箭线图，我们可以用下图来表示。
选择分割的方法有好几种，但是目的都是一致的：对目标类尝试进行最佳的分割。
从根到叶子节点都有一条路径，这条路径就是一条“规则”。
决策树可以是二叉的，也可以是多叉的。
对每个节点的衡量：1) 通过该节点的记录数2) 如果是叶子节点的话，分类的路径3) 对叶子节点正确分类的比例有些规则的效果可以比其他的一些规则要好。
决策树的构成要素[1]决策树的构成有四个要素：(1)决策结点；(2)方案枝；(3)状态结点；(4)概率枝。
如图所示：总之，决策树一般由方块结点、圆形结点、方案枝、概率枝等组成，方块结点称为决策结点，由结点引出若干条细支，每条细支代表一个方案，称为方案枝；圆形结点称为状态结点，由状态结点引出若干条细支，表示不同的自然状态，称为概率枝。
每条概率枝代表一种自然状态。
在每条细枝上标明客观状态的内容和其出现概率。
在概率枝的最末稍标明该方案在该自然状态下所达到的结果(收益值或损失值)。
这样树形图由左向右，由简到繁展开，组成一个树状网络图。
决策树对于常规统计方法的优缺点优点：1)可以生成可以理解的规则；2)计算量相对来说不是很大；3) 可以处理连续和种类字段；4) 决策树可以清晰的显示哪些字段比较重要。
缺点：1) 对连续性的字段比较难预测；2) 对有时间顺序的数据，需要很多预处理的工作；3) 当类别太多时，错误可能就会增加的比较快；4) 一般的算法分类的时候，只是根据一个字段来分类。
决策树的适用范围[1]科学的决策是现代管理者的一项重要职责。
我们在企业管理实践中，常遇到的情景是：若干个可行性方案制订出来了，分析一下企业内、外部环境，大部分条件是己知的，但还存在一定的不确定因素。
如何画决策树示意图
如何画决策树示意图？
导语：
决策树，英文名：Decision Tree，常用于评价项目风险，在已知各种情况发生概率的基础上，通过建立决策树的方式来实现期望值最大化。
决策树是一种判断其可行性的决策分析的方法，也是一种能够直观运用概率分析的一种图解法。
决策树是一种树形的结构图，在计算机预测模型中，其中每个内部节点代表一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。
免费获取决策树软件：/project/decisiontree/
决策树的作用
1、尽可能最大化地规避项目风险。
2、能够直观地通过图示的方式传达信息背后的价值。
3、显示出项目所有可供选择的行动方案，行动方案之间的关系，行动方案的后果以及发生的概率，甚至是每种方案的损益期望值。
决策树怎么画
1、安装亿图图示软件，打开“决策树”绘图模板。
2、从符号库里添加相关的符号至画布中，依次绘制完成。
3、编辑决策树的样式、配色、字体等，并为其添加背景和标题。
4、选择分享或导出决策树。
亿图图示支持文件导出为PPT、Excel、Word、PDF、Visio以及图片等格式。
决策树的符号
决策节点：用矩形表示，表示决策环节。
事件节点：用圆形表示，表示事件环节。
可替代分支：是一种连接线，且有相关说明。
拒绝替代：拒绝该目录下的替代方式。
预期值：每个决策终端的可实现概率值。
决策树示例
获取更多决策树软件使用技巧：/software/project/。
决策表、决策数、数据流程图举例
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。
画DFD、决策树、决策表、数据字典等
表5.7 外部实体定义
6.5 处理逻辑工具
本节内容： 一、判断树 二、判断表（又称决策表） 三、结构英语表示法
一、判断树
下图是一张用于根据用户欠款时间长短和现有库存量情况处理用 户订货方案的判断树。判断树比较直观，容易理解，但当条件多 时，不容易清楚地表达出整个判别过程。
6.3 数据流程调查
本节内容：
一、数据流程图及其绘制用符号 二、数据流程图实例 三、绘制数据流程图的方法
一、数据、数据流程调查
1、数据流程
数据流程指数据在系统中产生、传输、加工处理、使用、存储的过程
2、数据、数据流程调查的内容 ：
收集原系统全部输入单据（如入库单、收据、凭证）、输出报表和 数据存储介质（如账本、清单）的典型格式。
在上述各种单据、报表、账本的典型样品上或用附页注明制作单位、 报送单位、存放地点、发生频度（如每月制作几张）、发生的高峰 时间及发生量等。
在上述各种单据、报表、账册的典型样品上注明各项数据的类型 （数字、字符）、长度、取值范围（指最大值和最小值）。
二、数据流程的描述工具、画法及其特点
1、数据流程图的定义（Data Flow Diagram，DFD）
通常在以下情况发生的地方要画一个加工。 ①数据的结构发生变化。如数据格式重新排列、分类等； ②在原有数据基础上产生新的数据或数据的值发生变化。如对 数据进行统计以得到统计值。
③对数据流及其成分进行检查，从而使数据流的流向发生变化。 如经过错误检查退回错误的输入数据。
数据流程图分多少层次应根据现实际情况而定，对于 一个复杂的大系统，有时可分至七八层之多。为了提 高规范化程度，有必要对图中各个元素加以编号。
决策树
分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。它是一种监督学习，所谓监督学习就是给定一堆样本，每个 样本都有一组属性和一个类别，这些类别是事先确定的，那么通过学习得到一个分类器，这个分类器能够对新出 现的对象给出正确的分类。这样的机器学习就被称之为监督学习。
各点期望： 决策树分析 点②：0.7×200×10+0.3×（-40）×10-600（投资）=680（万元） 点⑤：1.0×190×7-400=930（万元） 点⑥：1.0×80×7=560（万元） 比较决策点4的情况可以看到，由于点⑤（930万元）与点⑥（560万元）相比，点⑤的期望利润值较大，因 此应采用扩建的方案，而舍弃不扩建的方案。把点⑤的930万元移到点4来，可计算出点③的期望利润值。 点③：0.7×80×3+0.7×930+0.3×60×（3+7）-280 = 719（万元） 最后比较决策点1的情况。
定义：
分类和回归首先利用已知的多变量数据构建预测准则,进而根据其它变量值对一个变量进行预测。在分类中, 人们往往先对某一客体进行各种测量,然后利用一定的分类准则确定该客体归属那一类。例如,给定某一化石的鉴 定特征,预测该化石属那一科、那一属,甚至那一种。另外一个例子是,已知某一地区的地质和物化探信息,预测该 区是否有矿。回归则与分类不同,它被用来预测客体的某一数值,而不是客体的归类。例如,给定某一地区的矿产 资源特征,预测该区的资源量。
决策树
预测学模型
01 组成
03 的剪枝 05 算法
目录
02 画法 04 优点 06 实例
基本信息
决策树（Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大 于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种 决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属 性与对象值之间的一种映射关系。Entropy =系统的凌乱程度，使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。 这一度量是基于信息学理论中熵的概念。
盈亏平衡和决策树
• 为了进盈亏平衡分析，必须进行如下假设 • （1）只研究单一产品； • （2）产品销售量等于产量； • （3）生产产品的成本分为固定成本和变动成
本两部分； • （4）产品的售价不变。
• 盈亏平衡分析分为图解法和数学求解法两种
收入 （S） 成本 （C）
F
亏损区
图形分析
S=P×Q 盈利区
BEP
济性，确定几个方案的财务效益的优劣顺序，从而 筛选出最优方案
• 虽然盈亏平衡分析仅仅是讨论价格、产量、 可变成本、固定成本等不确定性因素的变化 对项目盈亏产生的影响，但并不能从盈亏平 衡中判断项目本身盈利能力的大小，加上盈 亏平衡分析是静态分析，没有考虑货币的时 间价值，不确定性因素的变化幅度也是人为 确定的，因此具有一定的局限性。
BEP Q2 ＝ （C＋L）/（P－V）＝（ 100000＋50000） ÷（1000－500）＝300（台）
18
例2：某企业生产某产品的总固定成本为60000元， 单位变动成本为每件1.8元，产品价格为每件3元。 假设某方案带来的产量为100000件，问该方案是否 可取？
• 解：保本产量的计算公式如下： • Q1＝C/（P－V）＝ 60000/（3－1.8）
盈亏平衡和决策树
• 盈亏平衡分析是通过寻找项目的盈亏平衡点来确定 项目承担风险的能力，所谓盈亏平衡点是指某一参数值 (在坐标图中为一点)，经常选用的项目参数有正常生产 年份的产量(销售量)、生产能力、利用率、销售收入、 销售价格、销售税金、可变成本、固定成本等。
•
• 它表明项目参数达到这一点时，可使项目不盈利也 不亏损，恰好处于收支平衡状态，因而也叫盈亏保本点。 不同参数表示的盈亏平衡点具有不同的经济含义，盈亏 平衡点越低，企业经营越安全,经受不确定性因素恶劣冲 击的能力越强。
决策树分析(财务)
（3）进行决策。 点 的期望收益值为537万元，大于点 的495.2万元。因此，最优方案是前3年建小厂，如果销路好，后7年进行扩建的方案。而不是建大工厂的方案了。本例进行了两次决策，才选出最优方案，所以是二级决策问题。
多级决策案例2
例4 某化工厂考虑是否要投资15000万元开发一种处理工业废料的新工序，如开发，可望有60%的机会成功，如获成功，可申请专利，专利申请费为5000元，获批准的机会是50%。如试验成功，不管专利是否被批准，工厂都有自用还是出售这种权利的选择。在使用中，这种新工序可望在4年内有利可图，获利大小，受能否取得专利权的影响；受该工序本身的性能（能产生多少利润）的影响；还受到政府的补助（用减税或津贴等方式）的影响。政府补助可分大量、中等及少量3种。各种情况下的条件利润如下： （1）出售权利的收益：批准专利权时，可得40000元；未批准专利权时，可得25000元；不申请专利时，可得30000元。 ( 2 ) 自己使用的每年收益。自己使用新工序的年收益，现政府补助大小和专利情况不同而异,见表：
例2 在例1中，如果把10年分为前3年和后7年两期考虑。根据市场预测：前3年销路好的概率为0.7，若前3年销路好，则后7年销路好的概率为0.8；前3年销路差的概率为0.3，若前3年销路差，则后7年销路差的概率为0.9。在这种情况下，建大厂和建小厂两个方案哪个为好？
解：（1）画出决策树：
（2）计算各点的期望损益值。 点 ： 点
自然状态
概 率
方 案
建大厂
建小厂
销路好 销路差
0.7 0.3
200 -40
80 60
年度损益值计算表 单位：万元/年
使用新工序列表 单位：元
解：（1）画出决策树：
三级决策树图
关于决策树的画法
关于决策树的画法？
导语：
决策树通常用于操作研究，尤其是决策分析，帮助识别一个最可能达到目标的策略。
主要是用一个树形的图表或者决策树模型表示可能的结果，包括随机事件结果、资源消耗、功用等。
使用亿图决策树模板，可以在几分钟内很轻松地创建具有专业水准的决策树图。
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详细操作步骤如下：
打开亿图，在文件类别点击“项目管理”一栏找到“决策树”模板。
双击模板打开一个新的绘图页面，或者从例子中选择相应的图形双击直接进入编辑页面。
决策树符号
在左侧的绘图页面您能看到所有的绘制决策树需要使用的符号。
增加注释
1. 拖拽决策树的节点放在绘图页面的左边缘。
2. 改变节点尺寸，首先选中节点，然后拖动绿色控制点。
3. 双击节点编辑文字。
添加分支
1. 拖拽一个分支，接近节点上出现的蓝色X标志，当它变成红色时候，就松开鼠标，分支就会自动和节点连接，这就意味着你无论在什么地方移动矩形，这个分支都不会和它分离。
3. 继续给主干添加更多分支。
或者点击“开始”选项的填充选项。
还可以编辑线宽、线条颜色等。
为符号添加描述
从决策树库里面拖拽相应的符号。
重复上一个步骤直到所有问题解决。
温馨提示：拖动符号上方绿色圆形的点，可以选装符号的方向。
决策树的画法A
【例题9】
【例题9】
方案 A高 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 概率 0.3 0.5 0.2 0.2 0.6 0.2 0.3 0.5 0.2 0.3 0.6 0.1
概率分叉点 (自然状态点)
损益值
枝 分 案 方
2
枝 概率
损益值
概率枝
1
决策 结点
方案 分枝
枝 率 概
损益值
3பைடு நூலகம்
概率分叉点 (自然状态点)
概率 枝
损益值
图4-1
决策树
【例题8】
• 假设有一项工程，施工管理人员需要决定 下月是否开工。如果开工后天气好，则可 为国家创收4万元，若开工后天气坏，将给 国家造成损失1万元，不开工则损失1000元。 根据过去的统计资料，下月天气好的概率 是0.3,天气坏的概率是0.7。请做出决策。 现采用决策树方法进行决策
【例题8】
【解】第一步：将题意表格化 自然状态 概率 行动方案 开工 天气好 天气坏 0.3 0.7 40000 -10000 不开工 -1000 -1000
【例题8】
第二步：画决策树图形，根据第一步所列的 表格，再绘制决策树，如下图；
40000 5000 B
开工
A
开 天气坏 0.7
-10000
【例题9】
【例10 】
• 某市拟建预制构件厂，现有三个方案可供选择：一次投资建 大厂，需投资300万元；一次投资建小厂，需投资160万元； 先建小厂，三年后如果产品销路好，则再扩建，需投资140万 元。工厂的使用年限按 10年计算。三个方案在前三年和后七 年销路好、销路差的概率和损益值如下： • 前三年销路好的概率为0.7,销路差的概率为0.3 • 若销路好时，建大厂的损益值为100万元，建小厂的损益值为 40万元； • 若销路差时，建大厂的损益值为-20万元，建小厂的损益值为 10万元； • 若前三年销路好，则后七年销路好的概率为0.9,销路差的概率 为0.1； • 若前三年销路差，则后七年的销路一定差。 • 试做出决策。
python 决策树 绘制规则
python 决策树绘制规则决策树是一种常用的机器学习算法，它通过对数据集进行递归划分来构建一个预测模型。
在决策树中，每个内部节点表示一个特征，每个分支代表该特征的一个取值，每个叶子节点表示一个分类结果。
下面我将以人类的视角，用丰富多样的词汇来描述决策树的绘制规则。
我们需要准备一些数据。
这些数据应该包含特征和对应的分类结果。
特征可以是各种各样的属性，比如年龄、性别、收入等等。
分类结果可以是离散的标签，比如是或否、好或坏等等。
接下来，我们需要选择一个合适的划分准则。
常用的划分准则有信息增益、基尼系数等。
这些准则可以帮助我们选择最优的特征作为划分点，使得划分后的子集纯度最高。
然后，我们可以开始构建决策树了。
首先，我们选择根节点，根节点表示整个数据集。
然后，我们根据划分准则选择最优的特征作为根节点的划分特征。
接着，我们按照该特征的取值将数据集划分为多个子集，每个子集对应一个分支。
我们可以继续对每个子集进行递归划分，直到满足某个终止条件，比如数据集已经纯净或者没有更多特征可供划分。
在绘制决策树时，我们可以使用不同的符号或颜色来表示不同的节点和分支。
比如，可以使用圆形表示内部节点，使用矩形表示叶子节点。
可以使用不同的颜色表示不同的分类结果。
我们可以使用箭头来表示分支的方向，使得决策树更加直观易懂。
绘制决策树时，需要注意以下几点。
首先，要确保决策树的结构合理，每个节点的划分特征和取值都应该与实际情况相符。
其次，要保证决策树的段落明晰，使用适当的标题来提高阅读流畅性。
再次，要避免使用网络地址、数学公式或计算公式，以免给读者带来困惑。
最后，要确保内容的准确性和严谨性，避免歧义或误导的信息。
绘制决策树是一项重要的任务，它可以帮助我们理解数据并做出正确的决策。
在绘制决策树时，我们要以人类的视角进行写作，使文章富有情感，让读者感受到仿佛是真人在叙述。
我们要尽量保证文章的自然度和流畅度，避免让人感觉像机器生成。
通过合理的结构和丰富多样的词汇，我们可以让文章更加生动有趣，提高读者的阅读体验。
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厉害了,决策树还可以这么画？
导语：
决策树是一种在结构化决策过程中出现复杂分支时所使用的特定决策情况的树形图模型。
它的每个内部节点都表示一个属性上的测试，每个分支代表一个属性某个值域上的测试输出，每个叶节点都存放在一种类别。
决策树是使用分支方法来说明各种可能性，评判项目风险及可行性。
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决策树符号
决策树通常包括决策节点，事件节点，结束等符号，如下图所示。
图中所有的符号都是可以编辑的，用户可以根据自己的不同需求来改变符号的颜色，大小以及尺寸。
决策树的优点与缺点
优点：1.可读性好，具有描述性，易于人工理解与分析。
2. 效率高，一次创建可以反复使用。
3. 通过信息增益轻松处理不相关的属性，
缺点：1. 信息不是特别准确。
2. 决策容易受到法律问题和人为观点的影响。
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第一步：新建空白页面
运行亿图软件，找到项目管理，通过双击模板页面下的决策树来打开一个空白页面。
如果时间有限制的话，用户可以直接在例子页面选择合适的例子进行编辑以节省时间。
第二步：拖放符号
从右边符号库中拖放合适的决策树符号在空白页面上，并根据自己的需要调节符号的大小或颜色。
第三步：添加文本
用户有2种添加文本的方式。
第一种是直接双击符号然后输入文本；第二种是ctrl+2打开一个文本框然后输入文本。
第四步：选择主题
导航到页面布局，从内置的主题中选择一个合适的主题让决策树显得更加专业和吸引人。
第五步：保存或导出决策树
回到文件页面，用户可以点击保存将决策树保存为默认的.eddx格式或者为了方便分享点击导出&发送将决策树导出为常见的文件格式。
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