决策树经典例题及答案 关于管理学中决策树的问题怎么做

一、决策树法的基本步骤

决策树是一种常用的机器学习算法，它可以用于分类和回归问题。下面是决策树算法的基本步骤：

1.收集数据：收集一组带有标签的数据集，其中每个样本包含若干个特征和一个标签。特征是用于决策的信息，标签是我们需要预测的结果。

2.准备数据：对数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择和特征转换等操作。这一步是为了使得数据更加规范化和易于处理。

3.选择特征：根据一定的准则选择最优的特征，将数据集分成更小的子集。

4.构建决策树：使用递归的方法构建决策树，每个非叶子节点表示一个特征，每个叶子节点表示一个类别或一个回归值。

5.对新样本进行分类或预测：使用构建好的决策树对新样本进行分类或预测。从根节点开始，依次比较特征的取值，直到到达叶子节点为止。

6.评估模型：使用测试集评估决策树的性能，可以使用准确率、精确率、召回率等指标评估。

7.调整参数：根据评估结果调整决策树的参数，如选择不同的特征选择方法、调整决策树的深度等。

8.预测未知数据：使用调整后的决策树对新的未知数据进行预测。

二、怎么用决策树进行做题啊

1、决策树法是把方案的一系列因素按它们的相互关系用树状结构表示出来，再按一定程序进行优选和决策的方法。

2、（1）便于有次序、有步骤、直观而又周密地考虑问题；

3、（2）预计可能事件（可能出现的自然状态）及其发生的概率；

4、（3）计算各策略方案的损益期望值；

5、（4）比较各策略方案的损益期望值，进行择优决策。若决策目标是效益，应取期望值大的方案；若决策目标是费用或损失，应取期望值小的方案。

6、用决策树法决策时，决策问题应具备四个条件：

7、(2)有两个或两个以上的可供选择的方案；

8、(3)每种方案存在着决策者不可控制的两种或两种以上的自然状态；

9、(3)不同方案在不同自然状态下的期望值可以计算出来。

三、决策树法的步骤

1、画出决策树，画决策树的过程也就是对未来可能发生的各种事件进行周密思考、预测的过程，把这些情况用树状图表示出来．先画决策点，再找方案分枝和方案点．最后再画出概率分枝。

2、由专家估计法或用试验数据推算出概率值．并把概率写在概率分枝的位置上。

3、计算益损期望值，从树梢开始，由右向左的顺序进行．用期望值法计算．若决策目标是盈利时，比较各分枝，取期望值最大的分枝，其他分枝进行修剪。

1、决策树易于理解和实现.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。

2、对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的.其他的技术往往要求先把数据一般化，比如去掉多余的或者空白的属性。

3、能够同时处理数据型和常规型属性。其他的技术往往要求数据属性的单一。

4、在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。

7、效率高，决策树只需要一次构建，反复使用，每一次预测的最大计算次数不超过决策树的深度。

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。

5、在处理特征关联性比较强的数据时表现得不是太好

四、关于管理学中决策树的问题怎么做

决策树法用于风险性决策，就是在比较和选择活动方案时未来情况不止一种，管理者无法确定那种情况将发生，但是知道每种情况发生的概率。

决策树法是用树状图来描述各种方案在不同情况(或自然状态）下的收益，据此计算每种方案的期望收益从而作出决策的方法。

某企业为了扩大某产品的生产，拟建设新厂。据市场预测，产品销路好的概率为0.7，销路差的概率为0. 30有三种方案可供企业选择：

方案1、新建大厂，需投资300万元。据初步估计，销路好时，每年可获利100万元；销路差时，每年亏损20万元。服务期为10年。

方案2、新建小厂，需投资140万元。销路好时，每年可获利40万元；销路差时，每年仍可获利30万元。服务期为10年。

方案3、先建小厂，三年后销路好时再扩建，需追加投资200万元，服务期为7年，估计每年获利95万元。

矩形结点称为决策点，从决策点引出的若干条树枝枝表示若干种方案，称为方案枝。圆形结点称为状态点，从状态点引出的若干条树枝表示若干种自然状态，称为状态枝。图中有两种自然状态：销路好和销路差，自然状态后面的数字表示该种自然状态出现的概率。位于状态枝末端的是各种方案在不同自然状态下的收益或损失。据此可以算出各种方案的期望收益。

[0.7×100 0.3×(-20)]×10- 300=340（万元）

(0.7×40 0.3×30)- 140= 230（万元）

至于方案3，由于结点④的期望收益465(= 95×7- 200)万元，大于结点⑤的期望收益280(= 40×7)万元，所以销路好时，扩建比不扩建好。

方案3（结点③）的期望收益为：(0.7×40×3 0.7 X465 0.3×30×10)- 140=359.5（万元）

计算结果表明，在三种方案中，方案3最好

在复杂的决策树中还会将利率（货币的时间价值因素）考虑进去，简单建模做出决策树以后计算收益或损失即可。

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