决策树方法

决策树分析方法

集成学习
采用Bagging、Boosting等集成学习方法，结合多个决策树模型的预测结果，提高整体模型的泛化能力。
尝试不同算法
对比不同决策树算法（如ID3、C4.5、CART等）在相同数据集上的表现，选择最适合当前问题的算法。
05
决策树分析的实战应用
信用风险评估
风险分层
决策树分析可以将客户按照信用风险进行分层，有助于银行、金融机构等更好地管理风险。
特征选择
通过对客户的各种特征进行分析，决策树可以找出对信用风险影响最大的特征，提高评估准确性。
自动化评估
决策树模型可以自动对新客户进行信用风险评估，提高工作效率。
医疗诊断辅助
症状分析
通过对病人的症状进行决策树分析，可以辅助医生进行疾病诊断，提高诊断准确性。
疾病预测
决策树模型可以根据病人的历史数据和遗传信息，预测病人未来患病的风险。
构建决策树
1 2 3
选择划分属性
根据某种策略（如信息增益、基尼指数等）选择最优划分属性，将数据集划分为若干子集。
递归构建子树
对每个子集重复上述划分过程，直到满足停止条件（如叶子节点样本数小于阈值、划分属性已用完等）。
剪枝处理
为防止过拟合，可采用预剪枝（在构建过程中提前停止）或后剪枝（在构建完成后删除部分子树）进行简化。
治疗方案选择
根据病人的具体情况，决策树分析可以帮助医生选择最合适的治疗方案。
营销策略制定
市场细分
决策树分析可以对市场进行细分，找出不同客户群体的特点和需求，提高营销策略的针对性。
产品推荐
通过分析客户的购买历史和兴趣爱好，决策树可以为客户提供个性化的产品推荐。
营销效果评估

第四节决策树方法

第四节决策树方法第四节决策树方法一决策树结构利用决策树形图进行决策分析的方法称为决策树分析法。

当决策涉及多方案选择时，借助由若干节点和分支构成的树状图形，可形象地将各种可供选择的方案、可能出现的状态及其概率，以及各方案在不同状态下的条件结果值简明地绘制在一张图标上，以便讨论研究。

决策树形图的优点在于系统地、连贯地考虑各方案之间的联系，整个决策分析过程直观易懂、清晰明了。

决策树形图可分为单阶段决策树和多阶段决策树。

单阶段决策树是指决策问题只需进行一次决策活动，便可以选出理想的方案。

单阶段决策树一般只有一个决策节点。

如果所需决策的问题比较复杂，通过一次决策不能解决，而是要通过一系列相互联系的决策才能选出最满意方案，这种决策就称为多阶段决策。

多阶段决策的目标是使各次决策的整体效果达到最优。

决策树分析法是进行风险型决策分析的重要方法之一。

该方法将决策分析过程以图解方式表达整个决策的层次、阶段及其相应决策依据，具有层次清晰、计算方便等特点，因而在决策活动中被广泛运用。

决策树基本模型决策树又称决策图，是以方框和圆圈及节点，并由直线连接而形成的一种像树枝形状的结构图。

单阶段决策树如图所示：决策树所用图解符号及结构：（1）决策点：它是以方框表示的节点。

一般决策点位于决策树的最左端，即决策树的起点位置，但如果所作的决策属于多阶决策，则决策树图形的中间可以有多个决策点方框，以决策树“根”部的决策点为最终决策方案。

（2）方案枝：它是由决策点起自左而右画出的若干条直线，每条直线表示一个备选方案。

方案枝表示解决问题的途径，通常是两枝或两枝以上。

（3）状态节点：在每个方案枝的末端画上一个“○”并注上代号叫做状态节点。

状态节点是决策分枝的终点，也是表示一个备选方案可能遇到的自然状态的起点。

其上方的数字表示该方案的期望损益值。

（4）概率枝：从状态节点引出的若干条直线叫概率枝，每条直线代表一种自然状态及其可能出现的概率（每条分枝上面注明自然状态及其概率）。

决策树分析方法

不确定型决策分析
总结词
决策树分析方法在不确定型决策中具有重要应用价值，能够帮助决策者在缺乏足够信息或数据的情况下进行科学决策，提高决策的灵活性和适应性。
详细描述
不确定型决策是指在缺乏足够信息或数据的情况下进行的决策，通常需要根据主观判断和经验来进行决策。决策树分析方法通过构建决策树来模拟不同情况下的可能结果，并评估每种可能结果的优劣，从而为不确定型决策提供一种科学的方法。该方法适用于缺乏足够信息或数据的复杂情况，能够综合考虑多种可能情况下的最优解，提高决策的准确性和可靠性。
VS
详细描述
通过构建决策树模型，对投资项目的各种可能结果和对应的概率进行评估，同时考虑各种因素对项目的影响，从而制定出更加科学合理的投资策略。
案例二：市场预测分析
总结词
决策树分析方法在市场预测中具有较高的实用价值，能够有效地对市场趋势进行分析和预测。
详细描述
通过建立决策树模型，对市场数据进行分类和回归分析，对市场的未来趋势进行预测，为企业的市场策略制定提供科学依据。
根据问题定义和关键因素，建立决策框架，包括决策的步骤、可能的结果以及对应的行动方案。
确定决策变量
收集数据
收集与决策相关的数据，包括历史数据、市场数据、专家意见等。
分析数据
对收集到的数据进行清洗、整理和分析，以确定关键的决策变量。
选择变量
选择与决策目标密切相关的变量，并确定它们的权重和影响。
特点
决策树具有结构简单、直观易懂、能够清晰地表达各个决策变量之间的关系以及决策路径等优点。
决策树分析方法的优缺点
优点直观易懂，易于理解和分析。能够清晰地表达复杂的决策过程和变量之间的关系。

决策树分析方法

客户流失的预测
总结词
采用决策树分析方法对客户流失进行预测，帮助企业了解可能导致客户流失的关键因素，从而制定相应的客户保持策略。
详细描述
通过对企业历史数据的深入挖掘和分析，利用决策树算法构建一个客户流失预测模型。该模型可以识别出那些具有较高流失风险的客户，并为企业提供相应的解决策略，如针对这些客户提供更加个性化的服务和优惠，加强客户关系维护等。
集成学习方法
深度学习
将决策树与其他机器学习方法集成，如随机森林、梯度提升等，可以提高预测性能和可解释性。
利用深度学习技术改进决策树的训练和优化过程，提高模型的表示能力和预测精度。
特征选择和表示学习
可解释性和透明度
发展更有效的特征选择和表示学习方法，以更好地捕捉数据中的复杂模式和关系。
研究提高决策树可解释性的方法，如决策树剪枝、可视化技术等，以满足用户对模型透明度的需求。
决策树在回归问题中的应用
适用场景
决策树在回归问题中也有广泛应用，如预测房屋售价、股票价格等连续值。
实例
在预测房屋售价场景中，决策树可以通过对房屋属性进行划分，并赋予各个属性不同的权重，最终得出房屋售价的预测值。
决策树在时间序列预测中的应用
适用场景
决策树可以应用于时间序列预测问题中，如股票价格、气候预测等。
决策树的计算过程
数据准备
收集和准备需要分析的数据集，对数据进行清洗、预处理和规范化等操作，使其符合决策
树算法的要求。
特征选择
选择与目标变量相关性较高的特征作为节点，并计算每个特征的信息增益、基尼指数等指标，为决策树的建立提供依据
。
树的建立
根据选择出的特征，从根节点开始，按照一定的顺序将数据集划分成若干个子集，然后为每个子集生成新的分支，如此递归地构建出整个决策树。

管理学决策树方法

管理学决策树方法一、决策树方法的基本概念。

1.1 啥是决策树呢？简单来说，这就像是咱们在森林里找路一样。

决策树是一种树形结构，它有一个根节点，就像大树的根，从这个根节点开始，会分出好多枝干，这些枝干就是不同的决策选项。

比如说，一个企业要决定是否推出一款新产品，这就是根节点的决策。

1.2 然后每个枝干又会根据不同的情况继续分叉。

就好比这新产品推向市场，可能会遇到市场反应好和市场反应不好这两种大的情况，这就像是枝干又分叉了。

这每一个分叉点都代表着一个事件或者决策的不同结果。

二、决策树方法在管理学中的重要性。

2.1 在管理里啊，决策树可太有用了。

就像那句老话说的“三思而后行”，决策树就是帮咱们管理者好好思考的工具。

它能把复杂的决策过程清晰地展现出来。

比如说，一个公司要扩大业务，是选择开拓新市场呢，还是在现有市场深耕呢？这时候决策树就能列出各种可能的结果。

如果开拓新市场，可能会面临新的竞争对手，就像进入了一片未知的丛林，充满了风险；如果在现有市场深耕，可能会面临市场饱和的问题，就像在一块已经耕种很久的土地上，肥力可能不足了。

2.2 决策树还能让咱们量化风险。

咱们不能总是靠感觉来做决策啊，那可就成了“盲人摸象”了。

通过决策树，我们可以给不同的结果赋予概率，就像给每个岔路标上成功或者失败的可能性。

这样管理者就能清楚地看到每个决策背后的风险和收益。

比如说，一个项目有60%的成功概率，但是成功后的收益很大；另一个项目有80%的成功概率，但是收益比较小。

这时候决策树就能帮我们权衡利弊。

2.3 而且啊，决策树有助于团队沟通。

大家都能看着这个树形结构，一目了然。

就像大家一起看一张地图一样，都清楚要往哪里走。

团队成员可以针对决策树上的每个节点、每个分支进行讨论。

这样就不会出现“各说各话”的情况，大家都在同一个框架下思考问题。

三、如何构建决策树。

3.1 首先要确定决策的目标。

这就像确定大树的根一样重要。

比如说，我们的目标是提高公司的利润，那所有的决策分支都要围绕这个目标来展开。

常用决策分析方法(基本方法)

常用决策分析方法（基本方法）上一节我们说了决策分析的基本概念，这一节我们谈谈决策分析常用的三种方法：决策树法、Bayes方法、Markov 方法。

决策树法决策树法（decision tree-based method）：是通过确定一系列的条件（if-then）逻辑关系，形成一套分层规则，将所有可能发生的结局的概率分布用树形图来表达，生成决策树（decision tree），从而达到对研究对象进行精确预测或正确分类的目的。

树的扩展是基于多维的指标函数，在医学领域主要用于辅助临床诊断及卫生资源配置等方面。

决策树分类：按功能分：分类树和和回归树按决策变量个数：单变量树和多变量树按划分后得到分类项树：二项分类树和多项分类树决策树的3类基本节点：决策节点（用□表示）机会节点（用○表示）结局节点（用?表示）从决策节点引出一些射线，表示不同的备选方案，射线上方标出决策方案名称。

射线引导到下一步的决策节点、机会节点或结局节点。

从机会节点引出的线表示该节点可能出现的随机事件，事件名称标在射线上方，先验概率在下方。

每个结局节点代表一种可能的结局状态。

在结局节点的右侧标出各种状态的效用（utility），即决策者对于可能发生的各种结局的（利益或损失）感觉和反应，用量化值表示。

绘制决策树基本规则：各支路不能有交点每一种方案各种状态发生概率之和为1 决策树分析法步骤：1 提出决策问题，明确决策目标2 建立决策树模型--决策树生长2.1决策指标的选择的两个步骤：2.1.1 提出所有分值规则2.1.2 选择最佳规则2.2 估计每个指标的先验概率3 确定各终点及计算综合指标3.1 各终点分配类别3.2 各终点期望效用值得确定3.3 综合指标的计算3.4 计算值排序选优树生长停止情况：子节点内只有一个个体子节点内所有观察对象决策变量的分布完全一致，不能再分达到规定标准一棵树按可能长到最大，通常是过度拟合（overfit）的。

训练集：用于决策树模型建立的数据集测试集：决策树进行测评的数据集。

(三)决策树方法

(三)决策树方法决策树是机器学习中最常用的方法之一。

它是一种基于树形结构的分类模型，可以对数据进行预测和分类。

决策树方法的基本思想是将数据集分成一些小的、可处理的数据集，每个数据集都对应着一个子节点，然后根据不同的特征和属性对数据集进行划分，在每个子节点上再次进行判断，直到所有数据都被分到某个子节点中。

在这个过程中，我们选择特征和属性可以使得节点之间的“混乱程度”尽量小，以达到最好的分类效果。

决策树方法的一大优点是易于理解和解释，它可以给出决策过程的逻辑和推理过程。

同时，决策树也具有可监督学习的特点，可以使用已有的数据进行训练和模型的建立。

决策树方法在实际应用中有很广泛的应用，比如我们可以使用决策树对疾病进行诊断，对金融数据进行风险评估等等。

决策树的构建方法主要有三种：ID3(Iterative Dichotomiser 3)，C4.5和CART(Classification and Regression Tree)。

其中，ID3是最早的决策树构建方法，它通过计算信息增益来选择最优的特征和属性进行划分，但是ID3对于缺失值的处理不好。

而C4.5是ID3的改进版，它引入了信息增益比的概念，可以更好地处理缺失值问题，并且可以进行连续性特征的划分。

CART是一种具有更广泛适用性的决策树构建方法，它可以用于分类和回归问题。

CART 采用基尼指数来选择最优的特征和属性进行划分，实现简单，并且可以进行剪枝处理，避免过拟合现象。

总之，决策树方法是机器学习中非常重要和实用的一种方法，其构建简单、易于理解和解释，可以帮助我们从海量的数据中得到有意义的信息，对决策和分类提供重要的支持和指导。

决策树分类方法

决策树分类方法
决策树分类方法是一种基于树形结构进行分类的方法。

其思想是将数据按照特定的属性进行分割，使得每个子集的纯度增加，即同一子集中的类别相同。

该方法主要包括以下步骤：
1. 选择最佳属性作为根节点，将数据集按照该属性进行分割。

2. 对于每个子集，重复步骤1，选择最佳属性作为子节点，继续分割子集，直到满足终止条件。

3. 终止条件可以是所有实例属于同一类别，或者所有属性均已使用。

4. 对新数据进行分类时，按照决策树逐级分类，直至到达叶子节点。

优点：
1. 简单易懂，易于解释。

2. 可以处理非线性关系，不需要数据标准化。

3. 可以处理多分类问题。

4. 可以处理缺失值问题。

缺点：
1. 决策树容易过拟合，需要进行剪枝操作。

2. 对于多变量关系和缺失值处理能力不如其他模型。

3. 样本不平衡时，容易偏向于多数类别。

4. 对噪声和数据集中的错误敏感。

决策树的构建方法

决策树的构建方法
以下是 7 条关于决策树的构建方法：
1. 先确定你的目标呀，这就像你要去一个地方，得知道目的地是哪儿！比如说，你想决定今晚吃啥，你的目标就是找到一顿让自己开心满足的晚餐。

然后列出所有可能的选择，中餐、西餐、快餐等等。

这不就开始有决策树的样子了么！
2. 给每个选择评估一下好处和坏处呢。

打个比方，吃中餐可能量大美味，但等待时间长；吃快餐方便快捷，但可能不太健康。

这就像给每个分支都加上了具体的描述，让决策树更丰富啦！
3. 考虑各种因素的权重呀！是美味更重要，还是快更重要呢？这可不能马虎，就像给决策树的各个分支按重要性排个序似的。

比如说，你很饿，那可能快就占很大权重啦！
4. 听听别人的意见呗！朋友说某家西餐特别棒，那你就得好好考虑是不是要把西餐这个分支在决策树里加重哟！就像给决策树添上了别人的智慧经验。

5. 不要局限于眼前呀，想想以后的后果呀！如果现在选了快餐，之后会不会很快又饿了呢？这就像给决策树加上了对未来的预判，是不是很厉害！
6. 随时准备调整你的决策树呀！可能突然发现一家新餐厅开业，那原来的决策树就得改动啦，多灵活呀！这和我们的生活一样，充满变化呢！
7. 大胆地做决定吧！决策树都建好了，还等什么，按照它来走呀！就像你已经知道怎么走能到达目的地，那就勇敢地迈步吧！
我的观点结论就是：决策树的构建方法真的超有用，能让我们的决策更清晰，更准确，大家一定要试试呀！。

(三)决策树方法

(三)决策树方法
决策树是一种基于对对象属性进行划分，以构建由多个属性组成的有向无环图的分类算法。

它能够被应用于特征较多的数据集，来预测数据实体的类别，比如判断是否为良性肿瘤或者判断产品的满意度属于高、中、低的哪个类型。

决策树的基本思想是根据实体的对象特征来判断实体的类别，可以把建立决策树的过程想象为一个问答过程，具体步骤如下：
1、生成决策树。

首先根据样本集，计算得出测试属性中信息增益高的属性作为根节点，根据根节点属性值针对所有样本逐一划分，构建二叉子树。

2、根据数据集合进行分类。

对每一个节点都进行分类判断，如果所有样本属于同一类，将节点分配给该类，否则重复第一步。

3、在决策树上添加分支。

每一个分支节点都重复上述过程，只不过是从当前根节点获取一个测试属性来进行划分，直到所有样本均被划分完毕。

4、创建新树结构。

最后，对所有节点总结归纳，建立结构，创建新树结构来替代原来的树，形成一棵完整的决策树。

决策树的优点是它易于实现，易于理解。

且它可以被用于多种应用场景，比如机器学习中的分类问题、关联规则的挖掘以及建模预测等等。

缺点在于它的性能受算法本身的决策过程影响，当测试属性的划分无法明显区分样本时，结果可能会出现错误。

此外，在构建决策树时，需要一定的时间消耗，若样本量较大，处理时间也较长。

CHAID决策树方法介绍

• 简介了SPSS正交设计产生旳措施 • SPSS中Conjoint语法 • SPSS中Conjoint成果解释 • Conjoint市场占有模拟
可供市场细分旳变量
地理变量
地域、城市
人口变量
年龄，性别，家庭规模，生命周
期, 收入
社会心理
社会阶层，生活方式性格
行为变量
场合，利益，使用量
CHAID旳应用背景
SPSS Answer Tree
• SPSS Answer Tree 3.0集成了CHAID, CART,QUEST等决策树措施。 • SPSS Answer Tree操作以便，能够很轻易地就能比较群体轮廓和细
分市场。 • 4个模块都是经过检验数据库中全部可供分类旳变量，来将自变量
划分为最佳旳小类。 • CHAID——迅速高效多树型分析法，速度快； • 完全CHAID——完全多树型分析法，每步分为最明显旳2类，相对
市场细分技术
培训简介
主要内容
• 市场细分旳统计措施简介 • 市场细分旳基本原理 • 聚类分析 • 因子分析+主成份分析 • 鉴别分析+logistic回归 • 分类树CHAID与Conjoint
有关Conjoint Analysis
• 培训简介旳依然是老式旳Conjoint分析--全轮廓(Full Profile)法
• CHIAD能够自动归并自变量中类别，使之明显性到达最大。 • 最终旳每个叶结点就是一种细分市场
CHAID旳合用范围
• 当预测变量是分类变量时，CHAID措施最合适。对于连续型变量，CHAID在缺省状态下将连续变量自动分为10段处理，但是可能有漏掉。
• 当预测变量是人口统计变量时，研究者能够不久找出不同细分市场特征，免除对交叉分析表归并与检验之苦。

事件树法和决策树法

事件树法和决策树法事件树法和决策树法是两种常用于分析和决策的方法。

它们在不同的领域和场景中具有广泛的应用，能够帮助人们更好地理解和解决问题。

一、事件树法事件树法是一种用于分析和评估事件发生概率的方法。

它通过构建一棵树状结构，描述事件发展的不同路径和可能性，从而帮助人们评估事件发生的概率和可能的后果。

事件树法的基本思想是将事件分解为一系列可能的分支，每个分支代表一个可能发生的情况或决策。

通过对每个分支的概率和后果进行评估，可以得到事件发生的概率以及可能的结果。

事件树法能够清晰地展示事件发展的逻辑关系和可能性，帮助人们做出合理的决策。

事件树法的应用非常广泛。

在风险评估和安全管理中，可以使用事件树法评估事故发生的概率和可能的后果，从而制定相应的预防和控制措施。

在项目管理中，可以使用事件树法分析项目进展的可能情况和风险，帮助制定合理的计划和决策。

在金融风险管理中，可以使用事件树法评估不同投资决策的风险和回报，从而优化投资组合和风险控制策略。

二、决策树法决策树法是一种用于辅助决策的方法。

它通过构建一棵树状结构，描述决策的各个分支和可能的结果，从而帮助人们做出合理的决策。

决策树法的基本思想是将决策问题分解为一系列可能的选择和结果，通过评估每个选择的概率和结果，从而选择最佳的决策路径。

决策树法能够清晰地展示不同选择和结果之间的关系，帮助人们理解决策问题的复杂性和不确定性，从而做出明智的决策。

决策树法的应用非常广泛。

在企业管理中，可以使用决策树法分析市场环境和竞争对手的情况，从而制定合理的营销策略和产品定位。

在医疗诊断中，可以使用决策树法根据患者的症状和检查结果，帮助医生做出正确的诊断和治疗决策。

在金融投资中，可以使用决策树法评估不同投资选择的风险和回报，从而优化投资组合和风险控制策略。

总结：事件树法和决策树法是两种常用的分析和决策方法。

事件树法主要用于评估事件发生的概率和可能的后果，帮助人们制定相应的预防和控制措施；决策树法主要用于辅助决策，帮助人们理解决策问题的复杂性和不确定性，从而做出明智的决策。

决策树算法公式

决策树算法公式决策树算法是一种基于树状结构的分类和回归方法，其中树的每个节点代表一个特征属性，每个分支代表该特征属性的一个取值，而每个叶子节点则代表最终的分类或回归结果。

在决策树算法中，通常采用信息增益或基尼指数等方法来选择最优的特征属性进行分割，从而构建出一棵高效的决策树。

具体的决策树算法公式如下：1. 计算信息熵信息熵是反映数据的不确定性的度量，其公式为：$H(D)=-sum_{i=1}^{n} p_i log_2 p_i$其中 $D$ 为数据集，$p_i$ 为第 $i$ 个分类的概率。

信息熵越大，数据的不确定性越高，反之亦然。

2. 计算信息增益信息增益是使用信息熵来选择最优特征属性的方法，其公式为： $Gain(A)=H(D)-sum_{i=1}^{k}frac{|D_i|}{|D|}H(D_i)$ 其中 $A$ 表示特征属性，$k$ 表示属性 $A$ 的可能取值个数，$D_i$ 表示第 $i$ 个取值所对应的数据集，$|D_i|$ 表示 $D_i$ 中样本的个数，$|D|$ 表示数据集 $D$ 中样本的总个数。

信息增益越大，表明选取该特征属性进行分割能够带来更好的分类效果。

3. 计算基尼指数基尼指数是通过选择最小基尼指数来构建决策树的方法，其公式为：$Gini(p)=sum_{k=1}^{K}p_k(1-p_k)=1-sum_{k=1}^{K}p_k^2$ 其中 $p_k$ 表示第 $k$ 个分类的概率。

基尼指数越小，表明数据的纯度越高，反之亦然。

4. 计算基尼指数增益基尼指数增益是使用基尼指数来选择最优特征属性的方法，其公式为：$Gain_Gini(A)=Gini(D)-sum_{i=1}^{k}frac{|D_i|}{|D|}Gini(D_i )$其中 $A$ 表示特征属性，$k$ 表示属性 $A$ 的可能取值个数，$D_i$ 表示第 $i$ 个取值所对应的数据集，$|D_i|$ 表示 $D_i$ 中样本的个数，$|D|$ 表示数据集 $D$ 中样本的总个数。

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。

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

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

对数据的要求
进行分析时，决策树对变量的量纲的差异、离群值的存在以及有偏分布不太敏感，也就是说对数据准备要求不高。当每一类的训练样本数较小时，决策树是容易出错的，有好多分支的树或者每个节点有太多枝的树最有可能这样，决策树对输出结果的密度很敏感；
有的研究表明， regression模型样本量选择中，最好各组样本含量大于解释变量数的20倍。
i:xi Rm
we produce the single-node (root) tree. This gives a sequence of subtrees, and this sequence must contains T . Estimation of is achieved by cross-validation: we ˆ to minimize the cross-validation choose the value sum of squares.
达到最小.
To find T we use weakest link pruning: we successively collapse the internal node that produces the smallest 2 ˆ ( y y ) per-node increase in i Rm , and continue until
回归树（ Regression Tree） Regression Tree
RM<6.9 NOX<.67 RM<6.5 NOX<.51 22 19 NOX<.63 27 27 14 33 NOX<.66 RM<7.4 46 16
Boston Housing Data

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。