如何画决策树 - 360文档中心

信息增益法画决策树

信息增益法画决策树下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。

文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by theeditor. I hope that after you download them,they can help yousolve practical problems. The document can be customized andmodified after downloading,please adjust and use it according toactual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types ofpractical materials,such as educational essays, diaryappreciation,sentence excerpts,ancient poems,classic articles,topic composition,work summary,word parsing,copy excerpts,other materials and so on,want to know different data formats andwriting methods,please pay attention!标题：信息增益法在决策树构建中的应用一、引言决策树是一种广泛应用的机器学习算法，尤其在分类问题中表现出色。

信息增益法画决策树

信息增益法画决策树一、信息增益法画决策树的基本概念信息增益法可是用来画决策树的超酷方法呢。

决策树这东西啊，就像是一个有着好多分支的大树，每个分支都代表着不同的情况或者决策。

那信息增益法呢，就是要找到最能让这个“大树”变得清晰、有条理的那些个“枝干”。

比如说，我们有一堆数据，里面有各种不同的特征，就像水果有颜色、大小、形状这些特征一样。

信息增益法就是要找出哪个特征最能让我们区分开这些数据，就像找出最能区分苹果和香蕉的那个特征，是颜色呢，还是形状呢？通过计算信息增益，我们就能知道啦。

二、信息增益法画决策树的步骤1. 数据准备首先得有数据啊，这些数据得是有好多特征的数据。

就好比我们要区分不同种类的小动物，那这些小动物的颜色、大小、有没有尾巴这些都算是特征。

这些数据得整理得规规矩矩的，不能乱糟糟的，这样才能进行下一步。

2. 计算信息熵信息熵这东西有点像混乱程度的度量。

比如说，一个班级里同学们的成绩，如果成绩都差不多，那信息熵就小；如果有的同学成绩特别好，有的特别差，那信息熵就大。

计算信息熵就是为了看看我们的数据有多“混乱”。

公式嘛，虽然有点复杂，但是理解起来也不难。

对于有n个不同类别的数据集，信息熵的计算公式是 -∑(pi log2(pi))，这里的pi就是每个类别出现的概率。

3. 选择特征计算信息增益这是关键的一步哦。

我们要一个一个特征去看，看看选择这个特征之后，信息熵会减少多少。

减少得越多，说明这个特征就越有用。

比如说，我们有动物的颜色和大小这两个特征，我们分别计算选择颜色这个特征后的信息增益和选择大小这个特征后的信息增益，哪个大就说明哪个特征更能帮助我们把这些动物区分开。

4. 构建决策树根据计算出来的信息增益，我们就可以开始构建决策树啦。

把信息增益最大的那个特征放在决策树的最上面，作为根节点。

然后呢，根据这个特征的不同取值，再继续往下分。

就像一个大树从树干开始分叉一样。

比如说，以动物的颜色为根节点，如果颜色是白色的，那可能是兔子或者白鸽，再根据其他特征继续分下去。

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。

免费获取决策树软件：/project/decisiontree/
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。

TREEPLAN使用详解

第一章安装Tree plan（以下称决策树）是在excel中画决策树的一个加载工具。

是由旧金山大学教授米歇尔R. 米德尔顿开发，并由杜克大学Fuqua商学院的詹姆斯E.史密斯教授改良使用。

一、安装方式决策树的所有功能都在一个名为TreePlan.xla的文件中，根据你的使用情况，共有以下3种安装方式。

第1种，偶然使用如果你只是偶然使用一次决策树，那么每次当你用的时候下载一次即可。

你也可以把TreePlan.xla文件放在一张软盘、电脑硬盘或网盘中。

直接双击“”加载第2种，选择性使用在这种场景下，你可以使用excel的加载项功能来安装决策树。

步骤如下：把TreePlan.xla保存在你电脑硬盘的某个地方。

如果你把TreePlan.xla文件保存在了excel或office子目录文件夹里，请直接到第三步。

否则，打开excel——单击office按钮——excel选项——加载项——转到——加载项对话框，单击浏览按钮，找到TreePlan.xla，单击确定。

在加载项对话框中，可以看到已经有TreePlan.xla选项，选中决策树前面的方框，单击确定。

如果你为了释放内存不再用决策树了，那么在加载项对话框中，去掉决策树前面的方框中的对勾。

当你要使用的时候，选择加载项，并选中决策树即可。

如果你要从加载项中移除决策树，直接在你保存TreePlan.xla文件的地方把它删除即可。

下次当你打开excel并使用加载项时，会出现一个“未找到加载的TreePlan.xla文件，是否从列表中删除？”的对话框，单价确定即可。

1)首先把加载宏放入如下安装文件件“D:\Program Files\MicrosoftOffice\Office15\Library‘’library 英 [ˈlaɪbrərɪ] 美 [laɪˌbrɛrɪ] n. 图书馆，藏书室；文库C:\Program Files\Microsoft Office\Office15\Library2）加载：文件-选项-加载项-加载项-treeplan-转到如果你希望只要打开excel就能够使用决策树，那么就把TreePlan.xla文件保存在Excel XL Start文件夹里。

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

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。
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

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。

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！。

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

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。

决策树法的基本步骤

决策树法的基本步骤如下：
1.绘制决策树：从左到右的顺序画决策树，将决策问题分解为若
干个决策节点，每个节点代表一个决策问题，用矩形框表示，每个节点下面连接着若干个方案分支，用圆形表示。

2.计算期望值：从右到左的顺序计算各方案的期望值，将每个方
案的期望值写在相应的方案分支中。

3.剪枝：根据期望值的大小，将期望值小的方案（即劣等方案）
剪掉，保留剩的最后方案为最佳方案。

需要注意的是，在绘制决策树时，需要根据实际情况对树的结构进行调整和优化，以确保决策的有效性和准确性。

同时，在计算期望值时，需要使用概率和收益等数据，这些数据的来源可以是历史数据、专家意见、实验结果等。

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/。

决策表绘制诀笫树

决策表绘制诀笫树
决策表：
决策表又称判断表，是一种呈表格状的图形工具，适用于描述处理判断条件较多，各条件又相互组合、有多种决策方案的情况。

精确而简洁描述复杂逻辑的方式，将多个条件与这些条件满足后要执行动作相对应。

但不同于传统程序语言中的控制语句，决策表能将多个独立的条件和多个动作直接的联系清晰的表示出来。

决策树：
决策树是一种机器学习的方法，决策树的生成算法有ID3，C4.5和C5.0等。

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判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类结果。

对于一个有许多判断条件的问题来说，决策表就是用表达形式将各个判断条件罗列出来，而决策树是将这若干个判断条件用树的形式画出来。

决策表的优点是能罗列出所有的可能情况，并清晰的指出相应的处理方式，用户不需要考虑其中的逻辑关系就能一眼看出其中什么样的动作对应什么样的情况，这比程序语言中层层的嵌套逻辑语句要强多了。

决策树的优点是层次清楚，阶段分明，使决策者能够有步骤地进行决策形象简明，直观清晰，可以使决策者用科学的逻辑推理去思考各有关因素。

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。