决策树详细易懂,很多例子

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决策树例题分析

• 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。
5
• 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。
6
• 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。
1
例：设某茶厂计划创建精制茶厂，开始有两个方案，方案一是建年加工能力为800担的小厂，方案二是建年加工能力为2000担的大厂。两个厂的使用期均为10年，大厂投资25万元，小厂投资10万元。产品销路没有问题，原料来源有两种可能(两种自然状态)：一种为800担，另一种为2000担。两个方案每年损益及两种自然状态的概率估计值见下表
自然状态
原料800担原料2000担
概率建大厂（投资25万元）建小厂（投资10万元）
0.8
13.5
0.2
25.5
15.0 15.0
2
补充：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。因为图的形状像树，所以被称为决策树。

决策树例题

• 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。
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益损值方案
甲乙丙
状态需求量较需求量一高般
600 400 800 350 350 220
需求量较低
-150 -350 50
需求量很低
-350 -700 -100
丁
400 250
90
-50
益损值方案
状态需求量较高
需求量一般
需求量需求量最大后较低很低悔值
甲
200 0
13
➢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。
14
决策树法的一般程序是：（1）画出决策树图形决策树指的是某个决策问题未来发展情况的可能性和可能结果所做的估计，在图纸上的描绘决策树（2）计算效益期望值两个行动方案的效益期望值计算过程：行动方案A1(建大厂)的效益期望值: 13.5×0.8×10＋25.5×0.2×10－25=134万元行动方案A2（建小厂）的效益期望值： 15×0.8×10+15×0.2×10-10=140万元（3）将效益期望值填入决策树图首先在每个结果点后面填上相应的效益期望值；其次在每个方案节点上填上相应的期望值，最后将期望值的角色分支删减掉。只留下期望值最大的决策分支，并将此数值填入决策点上面，至此决策方案也就相应选出

决策树

决策树决策树法(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。

c4.5决策树例题

c4.5决策树例题决策树是一种常见的机器学习算法，用于分类和预测任务。

C4.5是决策树算法的一种改进版本，可以处理具有多个特征和多个类别的数据集。

下面是一个关于购买电子产品的例题，展示C4.5决策树的具体步骤：假设我们要根据以下属性来预测一个人是否会购买电子产品：1.年龄：青年、中年、老年2.收入：低、中、高3.学历：中学、大学、研究生4.信用等级：差、一般、良好、优秀我们有一个包含以下训练数据的数据集：以下是C4.5决策树的具体步骤：步骤1：计算初始熵计算每个可能的类别的初始熵。

在这个例子中，购买电子产品的可能类别是是和否，因此初始熵为：H(D) = -((6/10) * log2(6/10) + (4/10) * log2(4/10)) ≈ 0.971步骤2：计算每个属性的信息增益计算每个属性的信息增益（即使用该属性进行划分后的熵的减少量）。

对于每个属性，计算其每个可能值的条件熵，并将其与初始熵进行比较来计算信息增益。

具体步骤如下：a) 对于属性"年龄"，计算其各个值的条件熵：•年龄=青年：购买(2是, 2否)，条件熵=-((2/4) * log2(2/4) + (2/4) * log2(2/4)) = 1.0•年龄=中年：购买(3是, 1否)，条件熵=-((3/4) * log2(3/4) + (1/4) * log2(1/4)) ≈ 0.811•年龄=老年：购买(1是, 1否)，条件熵=-((1/2) * log2(1/2) + (1/2) * log2(1/2)) = 1.0然后，计算年龄属性的信息增益：Gain(年龄) = H(D) - ((4/10) *1.0 + (4/10) * 0.811 + (2/10) * 1.0) ≈ 0.124b) 对于属性"收入"，计算其各个值的条件熵：•收入=低：购买(1是, 1否)，条件熵=-((1/2) * log2(1/2) + (1/2) * log2(1/2)) = 1.0•收入=中：购买(3是, 1否)，条件熵=-((3/4) * log2(3/4) + (1/4) * log2(1/4)) ≈ 0.811•收入=高：购买(2是, 2否)，条件熵=-((2/4) * log2(2/4) + (2/4) * log2(2/4)) = 1.0然后，计算收入属性的信息增益：Gain(收入) = H(D) - ((2/10) * 1.0 + (4/10) * 0.811 + (4/10) * 1.0) ≈ 0.291c) 对于属性"学历"，计算其各个值的条件熵：•学历=中学：购买(1是, 1否)，条件熵=-((1/2) * log2(1/2) + (1/2) * log2(1/2)) = 1.0•学历=大学：购买(3是, 2否)，条件熵=-((3/5) * log2(3/5) + (2/5) * log2(2/5)) ≈ 0.971•学历=研究生：购买(3是, 1否)，条件熵=-((3/4) * log2(3/4) + (1/4) * log2(1/4)) ≈ 0.811然后，计算学历属性的信息增益：Gain(学历) = H(D) - ((2/10) *1.0 + (5/10) * 0.971 + (3/10) * 0.811) ≈ 0.128d) 对于属性"信用等级"，计算其各个值的条件熵：•信用等级=差：购买(0是, 1否)，条件熵=0•信用等级=一般：购买(1是, 1否)，条件熵=-((1/2) * log2(1/2) + (1/2) * log2(1/2)) = 1.0•信用等级=良好：购买(2是, 1否)，条件熵=-((2/3) * log2(2/3) + (1/3) * log2(1/3)) ≈ 0.918•信用等级=优秀：购买(3是, 1否)，条件熵=-((3/4) * log2(3/4) + (1/4) * log2(1/4)) ≈ 0.811然后，计算信用等级属性的信息增益：Gain(信用等级) = H(D) - ((1/10) * 0 + (2/10) * 1.0 + (3/10) * 0.918 + (4/10) * 0.811) ≈ 0.115步骤3：选择信息增益最大的属性作为当前节点的划分属性根据信息增益，选择信息增益最大的属性作为当前节点的划分属性。

决策树例题分析及解答

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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。
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决策树法的一般程序是：（1）画出决策树图形决策树指的是某个决策问题未来发展情况的可能性和可能结果所做的估计，在图纸上的描绘决策树（2）计算效益期望值两个行动方案的效益期望值计算过程：行动方案A1(建大厂)的效益期望值: 13.5×0.8×10＋25.5×0.2×10－25=134万元行动方案A2（建小厂）的效益期望值： 15×0.8×10+15×0.2×10-10=140万元（3）将效益期望值填入决策树图首先在每个结果点后面填上相应的效益期望值；其次在每个方案节点上填上相应的期望值，最后将期望值的角色分支删减掉。只留下期望值最大的决策分支，并将此数值填入决策点上面，至此决策方案也就相应选出
600
800 350 400
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2、悲观决策（极大极小决策、小中取大）
决策者持悲观态度，或由于自己实力比较，担心由于决策失误会造成巨大损失，因此追求低风险。
本着稳中求胜的精神，在不知道未来各种可能状态发生概率的前提下，将各个方案在各种状态下可能取得的最大收益值作为该方案的收益值，然后再从各方案收益值中找出最大收益值的方案。
玉米棉花花生合计资源供给量资源余缺量
在生产出16.5万公顷玉米的前提下，将获得 5.28万元的利润，在忙劳动力资源尚剩余680 个工日可用于其他产品生产。
3
例：设某茶厂计划创建精制茶厂，开始有两个方案，方案一是建年加工能力为 800担的小厂，方案二是建年加工能力为 2000 担的大厂。两个厂的使用期均为 10 年，大厂投资25万元，小厂投资10万元。产品销路没有问题，原料来源有两种可能 ( 两种自然状态 ) ：一种为 800 担，另一种为 2000担。两个方案每年损益及两种自然状态的概率估计值见下表

决策树例题分析及解答

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悲观原则
需求量较高需求量一般需求量较低需求量很低
min -350 -700
甲乙
600 800
400 350
-150 -350
-350 -700
丙
丁
350
400
220
250
50
90
-100
-50
-100
-50
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3、最小后悔准则（最小机会损失准则）用益损值表计算出后悔值（同一状态下各方案的最大益损值与已采用方案的益损值之差），取后悔值最小的方案
ห้องสมุดไป่ตู้先将各个方案可能带来的最大遗憾计算出来。
遗憾值的计算方法：将每一种自然状态下各个方案可能取得的最大收益值找出来，其遗憾值为0，其余各方案的收益值与找出的该状态下的最大收益值相减，即为该方案在该状态下的遗憾值；然后再从各方案在各种自然状态下的遗憾值中，找出最大遗憾值；最后从各方案最大遗憾值中找出遗憾值最小的方案。
乙 800 350 -350 -700
丙 350 220 50 -100
丁 400 250 90 -50
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损益值方案
状态需求量需求量需求量较需求量 max
较高一般低很低
甲
乙丙丁
600
800 350 400
400
350 220 250
-150
-350 50 90
-350
-700 -100 -50
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非确定性决策方法
是指决策者对环境情况几乎一无所知，决策者只好根据自己的主观倾向进行决策 1、乐观决策（极大极大决策、大中取大）
决策者持乐观态度，有具有较强的实力，担心失去获利的机会。愿冒大的风险，意图大的回报。决策者凭借冒险精神，在不知道未来各种可能状态发生概率的前提下，将各个方案在各种状态下可能取得的最大收益值作为该方案的收益值，然后，再从各方案收益值中找出最大收益值的方案。

分类决策树ID3算法-理论加实例

第6章决策树
决策树基本概念
关于归纳学习(3)
归纳学习由于依赖于检验数据，因此又称为检验学习。归纳学习存在一个基本的假设：
任一假设如果能够在足够大的训练样本集中很好的逼近目标函数，则它也能在未见样本中很好地逼近目标函数。该假定是归纳学习的有效性的前提条件。
第6章决策树
决策树基本概念
关于归纳学习(4)
第 6 章决策树
决策树基本概念决策树算法决策树研究问题
主要内容
决策树基本概念决策树算法决策树研究问题
第6章决策树
关于分类问题
决策树基本概念
分类（Classification）任务就是通过学习获得一个目标函数（Target Function）f, 将每个属性集x映射到一个预先定义好的类标号y。
买
不买
买
在沿着决策树从上到下的遍历过程中，在每个结点都有一个测试。对每个结点上问题的不同测试输出导致不同的分枝，最后会达到一个叶子结点。这一过程就是利用决策树进行分类的过程，利用若干个变量来判断属性的类别
第6章决策树
决策树算法
CLS（Concept Learning System）算法
CLS算法是早期的决策树学习算法。它是许多决策树学习算法的基础。
归类：买计算机？
不买不买买买买不买买不买买买买买买不买买
假定公司收集了左表数据，那么对于任意给定的客人（测试样例），你能帮助公司将这位客人归类吗？
即：你能预测这位客人是属于“买” 计算机的那一类，还是属于“不买” 计算机的那一类？
又：你需要多少有关这位客人的信息才能回答这个问题？
3、可自动忽略目标变量没有贡献的属性变量，也为判断属性变量的重要性，减少变量的数目提供参考。

举例说明决策树的预测过程 -回复

举例说明决策树的预测过程-回复决策树是一种广泛应用于各个领域的机器学习算法，其能够通过一系列的问题和条件判断来预测未知数据的分类或结果。

下面，我将详细解释决策树的预测过程，并通过一个具体的例子来说明。

决策树是一种基于树状结构的模型，其主要分为两个步骤：训练和预测。

训练过程是通过已有的数据集来构建决策树模型，而预测过程则是利用训练好的模型对未知数据进行分类或结果预测。

在训练过程中，决策树通过分析数据集的特征和标签之间的关系来构建树形结构。

下面我们以一个医疗诊断的例子来说明。

假设我们有一个数据集，其中包含了患者的年龄、性别、体温、症状等特征，以及最终的诊断结果（例如感冒、流感等）。

我们的目标是构建一个决策树模型，能够根据患者的特征来预测其最可能的诊断结果。

首先，我们需要选择一个合适的特征作为根节点，以便将数据集分成更小的子集。

常见的选择方法有信息增益、基尼指数等，这些方法可以评估一个特征的重要性。

假设我们选择了年龄作为根节点。

接下来，我们根据年龄的不同取值（例如0-10岁、11-20岁等）将数据集划分成子集。

对于每个子集，我们需要继续选择一个特征作为节点，以便进一步细分数据。

假设我们选择了体温作为第二层的节点。

对于每个年龄段的数据子集，我们可以根据不同的体温范围（例如正常、发烧等）来进行划分。

继续进行下去，我们可以一直选择新的特征作为节点，直到满足某个停止条件（例如子集中的样本数量小于某个阈值，或者所有样本都属于同一类别）为止。

最终得到一个树状结构，即我们的决策树模型。

接下来，我们可以使用训练好的决策树模型来预测未知数据。

预测过程可以通过沿着树的路径从根节点开始进行。

根据每个节点的特征和条件判断，我们可以选择相应的分支继续向下走，直到到达叶节点。

例如，假设我们要对一个年龄为15岁、体温为37.5度的患者进行诊断。

我们可以根据根节点的条件判断，如果患者年龄小于10岁，则进入左侧分支；否则进入右侧分支。

决策树(详细易懂-很多例子)

Refund Marital Taxable Status Income Cheat
No
Married 80K
?
10
NO
MarSt
Single, Divorced
Married
< 80K
TaxInc
NO > 80K
NO
YES
Apply Model to Test Data
Refund
Yes
No
Test Data
y = DecisionTree( x )
Example of a Decision Tree
Another Example of Decision Tree
Apply Model to Test Data
Start from the root of tree.
Refund
Yes
No
Test Data
Ci
i
都不节属点于m是类纯时的，，如为果0对，p于ˆ当(C所到i 有|达xi,，节m)点为mp0的mi或所1有。NN实当mmi 例到都达属节于点m的类所时有，实例
为1。
pmi
Ci
pmi
一种度量不纯性C的i 可能函数p是mi 熵函数（entropy)。
信息熵
C.Shannon的信息论
➢ Father of information theory ➢证明熵与信息内容的不确定程度有等价关系 ➢ 系统科学领域三大论之一
No No No No Yes No No Yes No Yes
4. samples = { 3,8,10 } attribute_list = { TaxInc }
选择TaxInc为最优分割属性：

cart决策树例题简单案例

cart决策树例题简单案例决策树是一种常用的机器学习算法，可以用于分类和回归问题。

它通过对特征进行划分来建立一个树状的决策流程，从而对新的样本进行预测或分类。

在本文中，我们将通过一个简单的案例来介绍决策树的基本原理和应用。

假设我们有一个购物车数据集，其中包含了一些特征和对应的标签。

我们的目标是根据这些特征来预测一个购物车是否会购买商品。

首先，我们需要加载数据集并进行数据预处理。

数据预处理的目的是将原始数据转换为适用于决策树算法的格式。

我们可以使用Python的pandas库来完成这些任务。

```pythonimport pandas as pd# 加载数据集data = pd.read_csv('shopping_cart.csv')# 数据预处理# ...```接下来，我们需要选择用于构建决策树的特征。

在这个例子中，我们假设特征包括购买的商品种类、购买的商品数量以及购物车的总价。

根据经验，我们可以选择购买的商品种类和购物车的总价作为特征，因为它们可能与购买行为更相关。

然后，我们将数据集分为训练集和测试集。

训练集用于构建决策树模型，而测试集用于评估模型的性能。

```pythonfrom sklearn.model_selection import train_test_split# 选择特征和标签X = data[['商品种类', '购物车总价']]y = data['购买']# 划分训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2,random_state=42)```接下来，我们可以使用scikit-learn库中的DecisionTreeClassifier类来构建决策树模型。

```pythonfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifier# 构建决策树模型model = DecisionTreeClassifier()# 在训练集上训练模型model.fit(X_train, y_train)```训练完成后，我们可以使用训练好的模型对测试集进行预测，并评估模型的性能。

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

决策树分类算法及python代码实现案例

决策树分类算法及python代码实现案例决策树分类算法1、概述决策树（decision tree）——是⼀种被⼴泛使⽤的分类算法。

相⽐贝叶斯算法，决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置在实际应⽤中，对于探测式的知识发现，决策树更加适⽤。

2、算法思想通俗来说，决策树分类的思想类似于找对象。

现想象⼀个⼥孩的母亲要给这个⼥孩介绍男朋友，于是有了下⾯的对话：⼥⼉：多⼤年纪了？母亲：26。

⼥⼉：长的帅不帅？母亲：挺帅的。

⼥⼉：收⼊⾼不？母亲：不算很⾼，中等情况。

⼥⼉：是公务员不？母亲：是，在税务局上班呢。

⼥⼉：那好，我去见见。

这个⼥孩的决策过程就是典型的分类树决策。

实质：通过年龄、长相、收⼊和是否公务员对将男⼈分为两个类别：见和不见假设这个⼥孩对男⼈的要求是：30岁以下、长相中等以上并且是⾼收⼊者或中等以上收⼊的公务员，那么这个可以⽤下图表⽰⼥孩的决策逻辑上图完整表达了这个⼥孩决定是否见⼀个约会对象的策略，其中：◊绿⾊节点表⽰判断条件◊橙⾊节点表⽰决策结果◊箭头表⽰在⼀个判断条件在不同情况下的决策路径图中红⾊箭头表⽰了上⾯例⼦中⼥孩的决策过程。

这幅图基本可以算是⼀颗决策树，说它“基本可以算”是因为图中的判定条件没有量化，如收⼊⾼中低等等，还不能算是严格意义上的决策树，如果将所有条件量化，则就变成真正的决策树了。

决策树分类算法的关键就是根据“先验数据”构造⼀棵最佳的决策树，⽤以预测未知数据的类别决策树：是⼀个树结构（可以是⼆叉树或⾮⼆叉树）。

其每个⾮叶节点表⽰⼀个特征属性上的测试，每个分⽀代表这个特征属性在某个值域上的输出，⽽每个叶节点存放⼀个类别。

使⽤决策树进⾏决策的过程就是从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分⽀，直到到达叶⼦节点，将叶⼦节点存放的类别作为决策结果。

3、决策树构造假如有以下判断苹果好坏的数据样本：样本红⼤好苹果0 1 1 11 1 0 12 0 1 03 0 0 0样本中有2个属性，A0表⽰是否红苹果。

决策树例题分析及解答_(1)

27
状
益损值态
方案
需求需求量较量一
高般
甲
600 400
乙
800 350
丙
350 220
丁
400 250
需求量较
低
-150
-350
50
需求量很低
max
min
-350 -700 -100
600 -350 800 -700 350 -100
a=0.7
315 350 215
90 -50 400 -50 265
自然状态概率建大厂（投资25 建小厂（投资10
万元）
万元）
原料800担 0.8 原料2000担 0.2
13.5 25.5
15.0 15.0
4
补充：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，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，从它引出的概率分枝，每条概率分枝上标明了自然状态及其发生的概率。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，注有各方案在相应状态下的结果值。
600×0.7+(--350 ×0.3)=315
28
决策准则小结
不同决策者甚至同一决策者在不同决策环境下对同一个问题的决策可能截然不同，并没有所谓的“正确答案” 。决策准则的选取主要取决于决策者对于决策的性格和态度，以及制定决策时的环境
所有的准则都不能保证所选择的方案在实际情况发生时会成为最佳方案
• 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。

决策树示例数据集

决策树示例数据集1.引言1.1 概述概述：决策树是一种常用的机器学习算法，它通过对数据集进行划分来构建一个树形结构的决策模型。

决策树简单直观，易于理解和解释，并且可以处理各种类型的数据，包括离散型和连续型。

决策树的构建过程是基于对数据集特征的不断划分，每个划分都根据一个特征和一个阈值来进行。

通过不断分割数据集，每一次分割都会使得子数据集纯度提高，即同一子数据集中的数据更加相似。

而不同子数据集之间的差异也会增大，使得最终的决策树能够更好地区分不同类别的数据。

在构建决策树的过程中，有几个重要的概念需要理解。

首先是根节点，也就是最开始的节点，它包含了整个数据集。

然后是内部节点，每个内部节点都代表一个特征，并包含了相应的阈值。

通过比较输入数据的特征值和阈值，可以确定下一步应该进入哪个子节点。

最后是叶节点，它代表了决策树的答案，也就是最终的分类结果。

决策树的构建过程可以通过不同的算法来实现，包括ID3、C4.5和CART等。

这些算法在选择最佳特征和阈值时会使用不同的评估准则，以达到构建最优决策树的目标。

常见的评估准则包括信息增益、增益率和基尼系数等。

决策树在实际应用中有广泛的用途。

例如，在医疗诊断中，决策树可以根据患者的病症和病史来做出诊断决策。

在金融领域，决策树可以根据客户的个人信息和信用记录来评估其信用风险。

此外，决策树还可以用于智能推荐系统、垃圾邮件过滤和文本分类等领域。

综上所述，决策树是一种强大且灵活的机器学习算法，它能够通过对数据集的划分来构建一个可解释性强且有效的决策模型。

在实际应用中，决策树可以帮助我们做出更准确、更快速的决策，提高工作效率并减少错误的发生。

1.2文章结构文章结构部分的内容可以包括以下内容：文章结构部分是对整篇文章的组织和框架进行介绍，主要是对各个章节以及它们之间的逻辑关系进行描述。

通过明确文章的结构，读者可以更好地理解文章的内容和脉络。

在本文中，文章结构部分可以包括以下内容。

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。
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。

决策树做回归的实例

决策树做回归的实例1.引言1.1 概述决策树是一种常用的机器学习算法，用于解决回归问题。

它通过构建一个树形结构来对数据进行分类或者预测。

每个内部节点表示一个特征或属性，而每个叶子节点代表一个预测值。

决策树的构建过程是基于对特征空间的划分，以使得在每个子空间内的数据具有相似的特征。

决策树回归算法旨在通过对训练数据进行学习，构建一个能够准确预测连续目标变量的模型。

与分类问题不同，回归问题是在一个连续的预测空间中进行。

决策树回归的基本思想是根据特征属性的取值范围将训练数据划分为不同的子集，并在每个子空间内创建一个预测模型。

然后，对于新的未知数据，根据其特征属性的取值，通过遍历决策树的路径来预测其目标变量的值。

决策树回归的优势在于其简单性和可解释性。

与其他复杂的回归模型相比，决策树能够提供更直观的解释，使得用户能够理解模型的决策过程。

此外，决策树也适用于处理缺失值和离散特征，并对异常值具有较好的鲁棒性。

然而，决策树回归也存在一些局限性。

首先，当决策树过于复杂时，容易产生过拟合问题，导致模型对新数据的泛化能力较差。

其次，决策树对数据中的噪声和异常值相对敏感，可能导致不稳定的预测。

此外，当数据特征过多或者特征之间存在相关性时，决策树的性能可能下降。

在接下来的文章中，我们将详细介绍决策树回归的应用场景、算法原理和具体实例。

通过对决策树回归的深入了解，我们可以更好地理解其优势和局限性，并将其应用于实际问题中。

本文将按照以下结构进行阐述决策树在回归问题上的实例应用。

具体结构如下：1. 引言1.1 概述：介绍文章的主要内容和目的，简要说明决策树回归的基本概念和应用场景。

1.2 文章结构（本章节）：阐述文章的整体结构，包括各个章节的内容和安排。

1.3 目的：明确文章撰写的目标，阐述为了什么目的进行该篇文章的写作。

2. 正文2.1 决策树回归介绍：详细介绍决策树回归的原理和基本概念，包括决策树的构建方式、节点的划分准则以及模型的评估方法等内容。