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。

(完整版)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。

要求：做出决策表。

123456789101112条件及行动说明年龄≤20≤20≤20≤20≤20≤20(20,50](20,50](20,50](20,50](20,50](20,50]文化程度小学小学中学中学大专大专小学小学中学中学大专大专性别男女男女男女男女男女男女脱产学习√√电工√√钳工√√车工√√材料员技术员√√131415161718条件及行动说明年龄≥50≥50≥50≥50≥50≥50文化程度小学小学中学中学大专大专性别男女男女男女脱产学习电工钳工车工材料员√√√√技术员√√优化后的决策表如下：12345789101112条件及行动说明年龄≤20≤20(20,50](20,50](20,50](20,50](20,50](20,50]≥50≥50≥50文化程度小学中学小学小学中学中学大专大专小学中学大专性别--男女男女男女---脱产学习√√电工钳工√√车工√√材料员√√技术员√√√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：条件组合条件活动说明12345678地点本省本省本省本省外省外省外省外省重量25公斤以内25公斤以内25公斤以外25公斤以外25公斤以内25公斤以内25公斤以外25公斤以外邮寄方式快件慢件快件慢件快件慢件快件慢件4元/公斤√√6元/公斤√√√8元/公斤√√10元/公斤√优化后的结果如下所示：条件组合条件活动说明123456地点本省本省外省外省外省外省重量--25公斤以内25公斤以内25公斤以外25公斤以外邮寄方式快件慢件快件慢件快件慢件4元/公斤√6元/公斤√√8元/公斤√√10元/公斤√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。

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 0.7100 60 销路差 0.3 -2020【解】（1）绘制决策树，见图1；100×10 -20×10 60×1020×10 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 3202 31 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 5010010 销路好0.7 销路差0.3 销路好0.7 销路差0.3 -500 -3002 31 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0.710060销路差0.3-2020【解】（1）绘制决策树，见图1；100×10-20×1060×1020×10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340340320231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1505010010销路好0.7销路差0.3销路好0.7销路差0.3-500-300231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。

[复习]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。

要求：做出决策表。

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。

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？
• • • • • • • • • • • • •

[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

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

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。

决策树练习题计算题

生产 40=20
30=0
0=10
小批 20 60- 15 30- 10 10- 40
生产 20=40
15=15
10=0
由表、决策方案为最大最小后悔值20所对应的方案是中批生产方案。答：用最大最小后悔决策法决策应选择中批生产方案。
11.乐天公司计划年度目标利润30万元，已知报告年度固定成本10万
元，单位变动成本60元，销售单价80元，请确定该公司计划年度产量
需求情况很大
（1） 800000
方案及收益值（2） 550000
（3） 310000
稍好较差较小
400000 -300000 -700000
370000 -150000 -240000
310000 90000 -10000
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。
求出三个方案的综合损益期望值。
结点②=
[(0.7*160+0.3*(-40)
]*3+[0.7*980+O.3*（-280)
]-320=582(万元) 结点③=[(0.7*80+0.3*20) ]*3+[0.7*518+O.3*140]-140=450.6(万元) 结点④=[(0.7*80+0.3*20) ]*3+[0.7*780+O.3*140 ]-140=634((万元)
2、（8分）根据资料
决策点
新建扩建 0、3 0、5 0、2
0、3
0、5
0、2
自然状态1=3[（0、3X170）+（0、5X90）]=288 自然状态2=3[（0、3X100）+（0、5X50）+0、2X20）]=177 答：用决策树法

【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0.710060销路差0.3-2020【解】（1）绘制决策树，见图1；100×10-20×1060×1020×10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340340320231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1505010010销路好0.7销路差0.3销路好0.7销路差0.3-500-300231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。

决策树考试题及答案

决策树考试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1. 决策树是一种监督学习算法，用于解决分类问题。

以下哪个选项不是决策树算法的特点？A. 能够处理数值型和类别型数据B. 易于理解和解释C. 需要大量的参数调整D. 可以生成易于可视化的树状图答案：C2. 在构建决策树时，哪个指标通常用来选择最佳分裂属性？A. 准确率B. 召回率C. 信息增益D. F1分数答案：C3. 决策树的剪枝主要用于解决什么问题？A. 过拟合B. 欠拟合C. 特征选择D. 数据预处理答案：A4. 决策树中的“叶节点”代表什么？A. 一个特征B. 一个样本C. 一个类别D. 一个决策规则答案：C5. 在决策树算法中，如果一个节点的所有样本都属于同一个类别，那么这个节点通常会如何处理？A. 继续分裂B. 停止分裂C. 随机选择一个类别D. 重新分配样本答案：B6. 决策树算法中，哪个方法可以用来处理缺失值？A. 删除含有缺失值的样本B. 填充缺失值C. 忽略缺失值D. 所有选项都不正确答案：B7. 在决策树中，如果一个特征的所有值都是相同的，那么这个特征是否应该被用于分裂？A. 是B. 否C. 取决于其他特征D. 取决于样本数量答案：B8. 决策树算法中，哪个参数控制树的生长深度？A. 最小样本数B. 最大深度C. 信息增益阈值D. 所有选项都正确答案：B9. 决策树算法中，哪个参数可以防止过拟合？A. 最小样本数B. 最大深度C. 信息增益阈值D. 所有选项都正确答案：D10. 在决策树算法中，如果一个节点的样本数量小于最小样本数，那么这个节点通常会如何处理？A. 继续分裂B. 停止分裂C. 随机选择一个类别D. 重新分配样本答案：B二、多项选择题（每题3分，共15分）1. 以下哪些是决策树算法的优点？A. 可以处理非线性关系B. 可以处理缺失值C. 易于理解和解释D. 计算复杂度低答案：A, B, C2. 在决策树算法中，以下哪些因素可能导致过拟合？A. 树的深度过大B. 训练数据中的噪声C. 训练样本数量过少D. 所有选项都正确答案：D3. 决策树算法中，以下哪些是常用的剪枝方法？A. 预剪枝B. 后剪枝C. 随机剪枝D. 所有选项都正确答案：D4. 在决策树算法中，以下哪些是常用的信息增益计算方法？A. 熵B. 基尼指数C. 互信息D. 所有选项都正确答案：D5. 决策树算法中，以下哪些是处理类别型特征的方法？A. 将类别型特征转换为数值型B. 为每个类别创建一个分支C. 使用独热编码D. 所有选项都正确答案：D三、简答题（每题5分，共10分）1. 请简述决策树算法在处理连续数值型特征时的常见方法。

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
Last updated on the afternoon of January 3, 2021
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。

要求：做出决策表。

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。

优化后的结果如下所示：
决策树：。

软件项目决策树分析考核试卷

C.训练数据集太小
D.剪枝操作过少
（）
8.以下哪些方法可以用来避免决策树的过拟合（）
A.增加训练数据量
B.控制树的深度
C.使用预剪枝
D.使用后剪枝
（）
9.决策树中的叶节点通常表示（）
A.分类结果
B.回归结果
C.进一步的测试
D.数据的划分
（）
10.以下哪些算法可以用于决策树的可视化（）
A. DOT
B. JSON
B.相关系数
C.均方误差
D.正则化项
12.在软件项目中，决策树可用于（）
A.代码优化
B.需求分析
C.数据库设计
D.系统部署
13.决策树剪枝的作用是（）
A.减少模型的复杂度
B.提高模型的泛化能力
C.降低模型的准确度
D.增加模型的过拟合
14.以下哪个算法是基于决策树的分类算法（）
A. KNN
B. Naive Bayes
D.熵
5.在软件项目中，决策树可用于（）
A.风险评估
B.项目进度控制
C.编码规范制定
D.数据存储
6.决策树剪枝的目的是（）
A.减少计算复杂度
B.避免过拟合
C.增加树的深度
D.提高模型准确性
7.以下哪个算法不是决策树算法（）
A. ID3
B. C4.5
C. SVM
D. CART
8.决策树中，叶节点表示（）
（）
4.假设你是一个软件项目经理，你将如何使用决策树来评估项目的风险，并据此制定风险管理策略。
（）
标准答案
一、单项选择题
1. A
2. C
3. B
4. A
5. A

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
1.160万元。

两
案。

（2
（3
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。

3100
170
) 点②
决策树图示。