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年。前3年和后7年销售状态的概率见表16，大小规模投资的年损益值同习题58。试用决策树法选择最优方案。
表16 销售概率表
决策树例题
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下表。试用决策树法选择最优方案。
（2）计算各状态点的期望收益值
节点②：[100*0.7+（-20）*0.3]*10-300=340；
节点③：[60*0.7+20*0.3]*10-160=320；
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。
3、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；试用决策树法选择方案。
解：这个问题可以分前3年和后7年两期考虑，属于多级决策类型，如图所示。 考虑资金的时间价值，各点益损期望值计算如下： 点①：净收益＝[100×(P/A ，10％，10)×0.7+(-20)×（P/A ，10％，10）×0.3]-300=93.35(万元) 点③：净收益＝85×(P/A ，10％，7)×1.0-130=283.84(万元)
点④：净收益＝40×(P/A ，10％，7)×1.0=194.74(万元) 可知决策点Ⅱ的决策结果为扩建，决策点Ⅱ的期望值为283.84+194.74＝478.58（万元）
点②:净收益＝（283.84+194.74）×0.7+40×(P/A ，10％，3)×0.7+30×(P/A ，10％，
10)×0.3-170＝345.62（万元）
40ⅹ3
销路好0.7 P=1 P=1 后7年 前3年 建大厂(300) 100ⅹ10 30ⅹ10 建小厂（170） Ⅰ 销路好0.7
销路差0.3
1
-20ⅹ10
扩建(130) 不扩建 85ⅹ7 40ⅹ7 2
销路差0.3 Ⅱ 34决策树图示
由上可知，最合理的方案是先建小厂，如果销路好，再进行扩建。在本例中，有两个决策点Ⅰ和Ⅱ，在多级决策中，期望值计算先从最小的分枝决策开始，逐级决定取舍到决策能选定为止。
决策树练习题
决策树作业题 公司拟建一预制构件厂,一个方案就是建大厂,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;另一个方案就是建小厂,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年销路好的概率就是0、7,销路差的概率就是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,则再作决策就是否再投资140万元扩建至大规模(总投资300万元),生产7年。前3 年与后7年销售状态的概率见表16,大小规模投资的年损益值同习题58。试用决策树法选择最优方案。 表16 销售概率表 项目前3年销售状态概率后7年销售状态概率好差好差 销路差0、7 0、3 0、9 0、1 决策树例题 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下表。试用决策树法选择最优方案。 (2)计算各状态点的期望收益值 节点②:[100*0、7+(-20)*0、3]*10-300=340;
节点③:[60*0、7+20*0、3]*10-160=320; 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与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。 3、公司拟建一预制构件厂,一个方案就是建大厂,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;另一个方案就是建小厂,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年销路好的概率就是0、7,销路差的概率就是0、3,后7年的销路情况完全取决于前3年;试用决策树法选择方案。 解:这个问题可以分前3年与后7年两期考虑,属于多级决策类型,如图所示。
基于粗糙集—决策树的上市公司财务预警
□财会月刊· 全国优秀经济期刊□·26 ·2012．6下旬一、有关财务危机预测的研究方法 财务危机预测模型是由Beaver 最早提出来的，之后许多预测方法被用于公司财务危机预测研究。 20世纪60年代主要是Beaver 和Altman 分别采用单变量判别分析和多变量判别分析进行财务危机预警研究。 20世纪80年代，Ohlson 首先将Logistic 模型应用于财务预警领域，20世纪90年代神经网络又被引入财务危机预测。20世纪80年代，Frydman 等将决策树引入了财务预警研究中，决策树（DT ）在解决分类问题上具有简单和易于理解的优点。 决策树是一种对大量数据集进行分类的非常有效的方法，通过决策树的构造模型，从大量信息中挖掘有效的数据，提取有价值的分类规则，从而获得有用的知识，帮助决策者准确预测。它的基本算法是贪心算法，采用自顶向下的递归方式构造决策树。 根据决策树增长的方法不同，学者们提出了很多经典的决策树算法。1986年J ．R.Quinlan 提出了决策树ID3算法，有人在此基础上提出了一些改进的SLIQ 、SPRINT 、CHAID 等一些算法。 这些算法运用也被运用到财务预警方面。姚靠华、陈晓红（2007）运用这些算法对我国上市公司的财务预警问题进行了研究。 1982年Z.Pawlak 教授提出了粗糙集理论，运用粗糙集的方法可以对属性进行约简，把粗糙集的知识运用到决策树上，国内外学者提出了很多不同的建树方法并应用到很多领域。2001年赵卫东、李旗号运用粗糙集知识对决策树进行了优化，通过引入粗糙集理论中可分辨的概念给出一种方法，这种方法通过优化降低了树的高度。 2009年Iftikhar U.Sikder 和Toshinori Munakata 的基于粗糙集和决策树对低地震活动前兆因素的描述，他们运用粗糙集和决策树的方法，使用了信息增益和熵产生一系列规则，对地震进行预警。 运用决策树方法形成一系列规则，对训练数据集进行分类，然后根据形成的规则对训练数据集之外的数据进行分类，应用在财务领域，可以对财务进行预警。本文运用建造决策树的一种新方法，通过实证研究，对国内制造业上市公司进行财务预警分析。 二、基于变精度加权平均粗糙度的决策树生成算法 （一）对象聚类 系统聚类也称为层次聚类，是聚类分析中广泛应用的一种方法。聚类分析是建立在某种优化意义下，对样品或指标（变量）之间存在的相似性进行比较，将“相近似”的对象归并成类的一种方法。 本文使用SPSS16.0对138家制造业公司进行分类，聚类步骤如下： 1．数据标准化。系统聚类首先要对各个原始数据进行一些相互比较运算，而各个原始数据往往由于量纲不同而影响这种比较和运算。因此，需要对原始数据进行必要的变换处理，以消除量纲不同造成的影响。 数据处理主要是对各个数据进行标准化，数据的标准化是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间，方法如下： 对于一个正向指标X i ，假定当它取值大于或者等于α时为最佳，此时，把它所有取值等于或者大于α的值标准化后取值为1； 同理，假定当X i 的取值小于或者等于β时为最差，标准化后取值为0；取值为区间（β，α）的数据δ，标准化之后为：（δ-β）/（α-β）。 2．计算聚类统计量。根据变换以后的数据计算得到聚类统计量。它用来表明各样品或变量间的关系相似或者近似程度。 常用的统计量有距离和相似系数两大类。本文使用欧式距离计算聚类统计量。欧式距离计算方法如下： 假设每个样品有p 个指标，用y ij 表示第i 个样品的第j 个指标，d ij 表示第i 个样品与第j 个样品之间的距离，欧式距离可表示为： d ij =［（y ik -y jk ）2］1/2（1） 基于粗糙集—决策树的上市公司财务预警 刘澄（博士生导师） 胡巧红孙莹 （北京科技大学东凌经济管理学院北京100083） 【摘要】传统的财务预警研究往往把企业财务状况分成ST 和非ST 两类，过于笼统。为此本文首先运用聚类的方法把138家制造业上市公司分为财务状况健康、良好、一般、预警和危机5个层次，这使得对企业财务预警的研究更贴合实际，并且使实证研究结果更加准确。然后运用粗糙集中的变精度加权平均粗糙度来构造决策树的改进算法，对这些公司进行分类，进而提出公司财务状况预警的规则，这样生成的决策树财务预警规则防噪声能力更强，分类效果更好。 【关键词】决策树粗糙集财务预警 ∑ p k=1
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。 【解】（1）绘制决策树，见图1； （2）计算各状态点的期望收益值 节点②：[] 10300340()???-=1000.7+(-20)0.3万元 节点③：[]10160320()???-=600.7+200.3万元 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。 表1 各年损益值及销售状态
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i c=10%。 【解】（1）首先画出决策树 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。 方案A的净现值的期望值＝533-500＝33（万元）方案B的净现值的期望值＝448.5-300＝148.5（万元）因此，应该优先选择方案B。 3.接习题1，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年。前3年和后7年销售状态的概率见表16，大小规模投资的年损益值同习题58。试用决策树法选择最优方案。 表2 销售概率表
决策树练习题计算题
计算题 1.为生产甲产品，小行星公司设计了两个基本方案：一是建大工厂，二是建小工厂。如果销路好，3年以后考虑扩建。建大工厂需投资300万元，建小工厂需投资160万元，3年后扩建另需投资140万元。扩建后可使用7年，其年度损益值与大工厂相同。每种自然状态的预测概率及年度损益值如下表： 前 3 年 后 7 年
根据上述资料试用决策树法做出决策。 2、计算题（15分）
答：建大厂收益=581-300=281 建小厂收益=447-160=287 所以应选择建小厂方案。 3.山姆公司的生产设备已经落后，需要马上更新。公司有人认为，目前产品销路增长，应在更新设备的同时扩大再生产的规模。但也有人认为，市场形势尚难判断，不如先更新设备，3年后再根据形势变化考虑扩大再生产的规模问题。这样，该公司就面临着两个决策方案。决策分析的有关资料如下： A、现在更新设备，需投资35万元， 3年后扩大生产规模，另需投资40万元。 B、现在更新设备的同时扩大再生产的规模，需投资60万元。 C、现在只更新设备，在销售情况良好时，每年可获利6万元；在销售情况不好时，每年可获利4、5万元。 D、如果现在更新与扩产同时进行，若销售情况好，
前3年每年可获利12万元；后7年每年可获利15万元；若销售情况不好，每年只获利3万元。 E、每种自然状态的预测概率如下表 前 3 年 后 7 年 根据上述资料试用决策树法做出决策。
答案：
结点7收益值=0、85×7 × 15+0、15 ×7 ×3=92、4（万元） 结点8收益值=0、85×7 ×6+0、15 ×7 ×4、5=40、4（万元） 结点9收益值=0、1×7 × 15+0、9 ×7 ×3=29、4（万元） 结点10收益值=0、1×7 × 6+0、9 ×7 ×4、5=32、6（万元） 结点1收益值=0、7×[52、4+（3 × 6）]+0、3 ×[32、6+（3 × 4、5）]=63、1（万元） 结点2收益值=0、7×[92、4+（3 × 12）]+0、3 ×[29、4+（3 × 3）]=101、4（万元） 答：用决策树法进行决策应选择更新扩产方案，可获得收益41、4万元。 4. 某厂准备生产Y种新产品，对未来的销售前景预测不准，可能出现高需求、中需求、低需求三种自然状态。组织有三个方案可供选择：新建一个车间；扩建原有车间； 对原有车间的生产线进行局部改造。三个方案在5年内的经济效益见下表（单位：万元）： 0 1 请分别用悲观决策法、乐观决策法、最
流程图 决策表 决策树习题及答案
1、已知产品出库管理的过程是：仓库管理员将提货人员的零售出库单上的数据登记到零售出库流水账上，并每天将零售出库流水账上当天按产品名称、规格分别累计的数据记入库存账台。请根据出库管理的过程画出它的业务流图。 产品出库管理业务流图 2、设产品出库量的计算方法是：当库存量大于等于提货量时，以提货量作为出库量；当库存量小于提货量而大于等于提货量的10%时，以实际库存量作为出库量；当库存量小于提货量的10%时，出库量为0（即提货不成功）。请表示出库量计算的决策树。 3、有一工资处理系统，每月根据职工应发的工资计算个人收入所得税，交税额算法如下： 若职工月收入=<800元，不交税； 若800职工<职工月收入=<1300元，则交超过800元工资额的5%；
若超过1300元，则交800到1300元的5%和超过1300元部分 的10%。 试画出计算所得税的决策树和决策表。 1、解：（1）决策树 设X为职工工资，Y为职工应缴税额。 X<=800 ——Y=0 某工资处理系统800
【项目管理知识】决策树(DMT)分析：制定项目决策
决策树（DMT）分析：制定项目决策1．为什么使用决策树分析？ 当项目需要做出某种决策、选择某种解决方案或者确定是否存在某种风险时，决策树（decisionmakingtree）提供了一种形象化的、基于数据分析和论证的科学方法，这种方法通过严密地逻辑推导和逐级逼近地数据计算，从决策点开始，按照所分析问题的各种发展的可能性不断产生分枝，并确定每个分支发生的可能性大小以及发生后导致的货币价值多少，计算出各分枝的损益期望值，然后根据期望值中者（如求极小，则为小者）作为选择的依据，从而为确定项目、选择方案或分析风险做出理性而科学的决策。 2．决策树分析有哪些作用？ 决策树分析清楚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，后果发生的概率，以及每种方案的损益期望值； 使纷繁复杂的决策问题变得简单、明了，并且有理有据； 用数据说话，形成科学的决策，避免单纯凭经验、凭想象而导致的决策上的失误。 3．怎么用？ (1)决策树包含了决策点，通常用方格或方块表示，在该点表示决策者必须做出某种选择；机会点，用圆圈表示，通常表示有机会存在。先画一个方框作为出发点，叫做决策点； (2)从决策点向右引出若干条支线（树枝线），每条支线代表一个方案，叫做方案枝；
(3)在每个方案枝的末端画一个圆圈，叫做状态点； (4)估计每个方案发生的概率，并把它注明在在该种方案的分支上，称为概率枝； (5)估计每个方案发生后产生的损益值,收益用正值表示,损失用负值表示； (6)计算每个方案的期望价值，期望价值=损益值x该方案的概率； (7)如果问题只需要一级决策，在概率枝末端画△表示终点，并写上各个自然状态的损益值； (8)如果是多级决策，则用决策点□代替终点△重复上述步骤继续画出决策树。 (9)计算决策期望值，决策期望值=由此决策而发生的所有方案期望价值之和；
决策树决策表练习
1、某运输公司收取运费的标准如下： ①本地客户每吨5元。 ②外地客户货物重量W在100吨以（含），每吨8元。 ③外地客户货物100吨以上时，距离L在500公里以（含）超过部分每吨增加7元，距离500公里以上时，超过部分每吨再增加10元。 试画出决策树、决策表，反映运费策略。 2、邮寄包裹收费标准如下： 若收件地点在1000公里以，普通件每公斤2元，挂号件每公斤3元；若收件地点在1000公里以外，普通件每公斤2.5元，挂号件每公斤3.5元，若重量大于30公斤，超重部分每公斤加收0.5元。绘制收费标准的决策树和决策表（重量用W表示）。 3、某工厂对一部分职工重新分配工作，其原则如下： 年龄不满20岁，文化程度为小学脱产学习，文化程度是中学的为电工。年龄满20岁但不足50岁，文化程度为小学或中学，男性为钳工，女性为车工；文化程度是大学的为技术员。年龄满50岁及50岁以上，文化程度是小学或中学的为材料员；文化程度是大学的为技术员。请画出处理职工分配政策（以文化程度为基准）的决策表、决策树。
4、某学校对教职工拟定奖励策略如下：(1)高级职称且教学评估优秀的奖励1000元，教学效果评估合格的奖励800元；(2)中级职称且教学评估优秀的奖励800元，教学效果评估合格的奖励500元；(3)初级职称且教学评估优秀的奖励500元。要求画出奖励策略的决策树。 5、某用电量计费系统记费如下：如果按固定价格方法记帐，对耗电量小于100度（不包含100度）的情况，按每月最低费用收费。超过100度时，就按A类计费办法收费。如果按可变价格方法记帐，则对100度以下（不包含100度）耗电量，按A类计费办法收费，超过100度时按B类计费办法收费。画出上述说明的决策树。 6、某金融部门的贷款发放最高限额问题描述如下： 对于固定资产超过500万元（含500万元）的企业：·如果无不良还款记录，低于3年期(含3年)的贷款最高限额为100万元； ·如果有不良还款记录，低于3年期(含3年)的贷款最高限额为50万元。 对于固定资产低于500万元的企业： ·如果无不良还款记录，低于3年期(含3年)的贷款最高限额为60万元；
决策树分析法
决策树分析法 决策树分析法，是将构成决策方案的有关因素，以树状图形的方式表现出来，并据以分析和选择决策方案的一种系统分析法。它以损益值为依据。该方法特别 适于分析比较复杂的问题。 （1）决策树的构成 由决策结点“口”、方案枝、状态结点“O”和概率支构成。 （2）决策步骤 决策树分析法的程序主要包括以下步骤： ①绘制决策树图形，按上述要求由左向右顺序展开。 ②计算每个结点的期望值，计算公式为： 状态结点的期望值=Σ（损益值×概率值）×经营年限 ③剪枝，即进行方案的选优。 方案净效果=该方案状态结点的期望值-该方案投资额例如，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0．3。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，3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。 问：哪种方案最好? 方案1（结点①）的期望收益为：[0．7×100+0．3×（-20）]×10-300=340 （万元） 方案2（结点②）的期望收益为：（0．7×40+0．3×30）×10-140=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+0．7×465+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。 【例题·单选题】以下不属于决策树构成的是（）。 A．决策结点 B．方案枝 C．状态结点 D．判断枝 答案：D
决策树分类的定义以及优缺点 (1)
决策树分类 决策树（Decision Tree）又称为判定树，是运用于分类的一种树结构。其中的每个内部结点（internal node）代表对某个属性的一次测试，每条边代表一个测试结果，叶结点（leaf）代表某个类（class）或者类的分布（class distribution），最上面的结点是根结点。决策树分为分类树和回归树两种，分类树对离散变量做决策树，回归树对连续变量做决策树。 构造决策树是采用自上而下的递归构造方法。决策树构造的结果是一棵二叉或多叉树，它的输入是一组带有类别标记的训练数据。二叉树的内部结点（非叶结点）一般表示为一个逻辑判断，如形式为(a = b)的逻辑判断，其中a 是属性，b是该属性的某个属性值；树的边是逻辑判断的分支结果。多叉树（ID3）的内部结点是属性，边是该属性的所有取值，有几个属性值，就有几条边。树的叶结点都是类别标记。 使用决策树进行分类分为两步： 第1步：利用训练集建立并精化一棵决策树，建立决策树模型。这个过程实际上是一个从数据中获取知识，进行机器学习的过程。 第2步：利用生成完毕的决策树对输入数据进行分类。对输入的记录，从根结点依次测试记录的属性值，直到到达某个叶结点，从而找到该记录所在的类。 问题的关键是建立一棵决策树。这个过程通常分为两个阶段： (1) 建树（Tree Building）：决策树建树算法见下，可以看得出，这是一个递归的过程，最终将得到一棵树。 (2) 剪枝（Tree Pruning）：剪枝是目的是降低由于训练集存在噪声而产生的起伏。 决策树方法的评价。 优点 与其他分类算法相比决策树有如下优点： (1) 速度快：计算量相对较小，且容易转化成分类规则。只要沿着树根向下一直走到叶，沿途的分裂条件就能够唯一确定一条分类的谓词。 (2) 准确性高：挖掘出的分类规则准确性高，便于理解，决策树可以清晰的显示哪些字段比较重要。 缺点 一般决策树的劣势： (1) 缺乏伸缩性：由于进行深度优先搜索，所以算法受内存大小限制，难于处理大训练集。一个例子：在Irvine机器学习知识库中，最大可以允许的数据集仅仅为700KB，2000条记录。而现代的数据仓库动辄存储几个G-Bytes的海量数据。用以前的方法是显然不行的。
决策树计算题
1、为生产甲产品,小行星公司设计了两个基本方案:一就是建大工厂,二就是建小工厂。如果销路好,3年以后考虑扩建。建大工厂需投资300万元,建小工厂需投资160万元,3年后扩建另需投资140万元。扩建后可使用7年,其年度损益值与大工厂相同。每种自然状态的预测概率及年度损益值如下表: 2山姆公司的生产设备已经落后,需要马上更新。公司有人认为,目前产品销路增长,应在更新设备的同时扩大再生产的规模。但也有人认为,市场形势尚难判断,不如先更新设备,3年后再根据形势变化考虑扩大再生产的规模问题。这样,该公司就面临着两个决策方案。决策分析的有关资料如下: A、现在更新设备,需投资35万元, 3年后扩大生产规模,另需投资40万元。 B、现在更新设备的同时扩大再生产的规模,需投资60万元。 C、现在只更新设备,在销售情况良好时,每年可获利6万元;在销售情况不好时,每年可获利4、5万元。 D、如果现在更新与扩产同时进行,若销售情况好,前3年每年可获利12万元;后7年每年可获利15万元;若销售情况不好,每年只获利3万元。 E、每种自然状态的预测概率如下表 3某公司为满足某地区对某一产品的需求设计了三个方案:第一个方案就是新建一个大工厂,需投资320万元;第二个方案就是新建一个小工厂,需投资140
万元;第三方案就是先投资140万元建造一个小工厂,三年以后,如果销路好再考虑扩建,扩建需追加投资200万元,收益与新建大工厂方案相同。根据预测该产品在前三年销路好的概率为0、7,销路差的概率为0、3。如果前三年销路好,后七年销路好的概率为0、9,销路差的概率为0、1;如果前三年的铺路差,则后七年的 企业现在有两个方案可以选 择:(1)新建一个新产品生产车间, 投资需140万元;(2)扩建原有 车间,投资需60万元。两个方案 在不同自然状态下的年收益如下 表(5大华工厂的生产设备已经落后,需要马上更新。公司有人认为,目前产品销路增长,应在更新设备的同时扩大再生产的规模。但也有人认为,市场形势尚难判断,不如先更新设备,3年后再根据形势变化考虑扩大再生产的规模问题。这样,该公司就面临着两个决策方案。决策分析的有关资料如下: A 、现在更新设备,需投资35万元, 3年后扩大生产规模,另需投资40万元。 B 、现在更新设备的同时扩大再生产的规模,需投资60万元。 C 、现在只更新设备,在销售情况良好时,每年可获利6万元;在销售情况不好时,每年可获利4、5万元。 D 、如果现在更新与扩产同时进行,若销售情况好,前3年每年可获利12万元;后7年每年可获利15万元;若销售情况不好,每年只获利3万元。 E 、每种自然状态的预测概率如下表
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 0.3 170 90 -6 100 50 20
（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。相关的收益数据如表所示。 （1）画出决策树 （2）计算各点的期望值，并做出最优决策 投资收益表单位：万元 解（1）画出决策树，R为总决策，R1为二级决策。
管理信息系统应用题-流程图-决策树-等。
管理信息系统应用题 1.请根据以下订货业务处理过程画出管理业务流程图： 采购员从仓库收到缺货通知单后，查阅订货合同单，若已订货，则向供货单位发出催货请求；否则填写订货单送供货单位；供货单位发出货物后，立即向采购员发出取货通知单。 解： 订货业务处理流程图
2.请将下列决策处理过程用以决策树及决策表表示出来。 铁路货运收费标准如下： （1）若收货地点在本省以内，快件每公斤5元，慢件每公斤3元。 （2）若收货地点在外省，且重量小于或等于20公斤，快件每公斤7元，慢件每公斤5元；反之，若重量大于20公斤，超重部分每公斤加收1.5元。 解：决策树如下： 决策表如下：
3. 用图书、作者两个实体及其属性和联系构建E -R 图，并转化为关系数据模型。 答：E -R 图如下： 转换成的关系数据模型如下： 图书（ISBN ，书名，出版社，价格） 作者（身份证号，姓名，出生地） 写作（ISBN ，身份证号，定稿时间） 4. 试根据以下储蓄所取款过程画出数据流程图：储户将填好的取款单及存折交储蓄所，经查对存款账，将不合格的存折和取款单退回储户，合格的存折和取款单被送交取款处理，处理时要修改存款账户和现金账，处理的结果是将存折、利息单和现金交储户，同时将取款单存档。 图书 作者 写作 出版社 ISBN 书名 姓名 出生地 身份证号 定稿时间 价格 N M
5.某企业负责处理订货单的部门每天能收到 40 份左右的来自顾客的订货单，订货单上的项目包括订货单编号、顾客编号、产品编号、数量、订货日期、交货日期等。假定这些订单由:“订货单处理”处理逻辑进行处理。试根据这一业务情况写出数据字典中的“订货单”数据流定义。 数据流名称：订货单 编号DFO01 简述：顾客送来的订货单 数据流来源：“顾客”外部实体 数据流去向：“订货单处理”处理逻辑 数据流组成：订货单编号 + 顾客编号 + 产品编号 + 数量 + 订货日期 +交货日期 流通量：40份左右/天 6.试根据下述情况制出表格分配图。 采购部门准备的采购单为一式四份：第 1 张送供货方；第 2 张送交收货部门，用于登入待收货登记册；第 3 张交会计部门作应付款处理，记入应付账；第 4 张留在采购部门备查。 采购部门财会部门
决策树练习题计算题
?计算题 ?一 1.为生产甲产品，小行星公司设计了两个基本方案：一是建大工厂，二是建小工厂。如果销路好，3年以后考虑扩建。建大工厂需投资300万元，建小工厂需投资160万元，3年后扩建另需投资140万元。扩建后可使用7年，其年度损益值与大工厂相同。每种自然状态的预测概率及年度损益值如下表： ? ?前 3 年 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?后7 年 ? ? ? ? ? ? ?根据上述资料试用决策树法做出决策。 ? ?四、计算题（15分） ? ? ? ? ? ? ? ? ?答：建大厂收益=581-300=281 ?建小厂收益=447-160=287 ?所以应选择建小厂方案。 ? ?二 ?山姆公司的生产设备已经落后，需要马上更新。公司有人认为，目前产品销路增长，应在更新设备的同时扩大再生产的规模。但也有人认为，市场形势尚
难判断，不如先更新设备，3年后再根据形势变化考虑扩大再生产的规模问题。这样，该公司就面临着两个决策方案。决策分析的有关资料如下： ?A、现在更新设备，需投资35万元，3年后扩大生产规模，另需投资40万元。 ? ?B、现在更新设备的同时扩大再生产的规模，需投资60万元。 ?C、现在只更新设备，在销售情况良好时，每年可获利6万元；在销售情况不好时，每年可获利4、5万元。 ?D、如果现在更新与扩产同时进行，若销售情况好，前3年每年可获利12万元；后7年每年可获利15万元；若销售情况不好，每年只获利3万元。 ?E、每种自然状态的预测概率如下表 ? ? ? ?前 3 年 ? ? ? ? ? ?后7 年 ? ? ? ? ? ? ?答案：根据上述资料试用决策树法做出决策。 ? ? ? ? ? ? ? ?结点7收益值=0、85×7 × 15+0、15 ×7 ×3=92、4（万元） ? ?结点8收益值=0、85×7 ×6+0、15 ×7 ×4、5=40、4（万元） ?结点9收益值=0、1×7 × 15+0、9 ×7 ×3=29、4（万元） ?结点10收益值=0、1×7 × 6+0、9 ×7 ×4、5=32、6（万元） ?结点1收益值=0、7×[52、4+（3 × 6）]+0、3 ×[32、6+（3 × 4、5）] =63、1（万元） ?结点2收益值=0、7×[92、4+（3 × 12）]+0、3 ×[29、4+（3 × 3）] =101、4（万元）
决策树例题
1．为什么使用决策树分析？ 当项目需要做出某种决策、选择某种解决方案或者确定是否存在某种风险时，决策树（decision making tree）提供了一种形象化的、基于数据分析和论证的科学方法，这种方法通过严密地逻辑推导和逐级逼近地数据计算，从决策点开始，按照所分析问题的各种发展的可能性不断产生分枝，并确定每个分支发生的可能性大小以及发生后导致的货币价值多少，计算出各分枝的损益期望值，然后根据期望值中最大者（如求极小，则为最小者）作为选择的依据，从而为确定项目、选择方案或分析风险做出理性而科学的决策。 2．决策树分析有哪些作用？ 决策树分析清楚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，后果发生的概率，以及每种方案的损益期望值； 使纷繁复杂的决策问题变得简单、明了，并且有理有据； 用数据说话，形成科学的决策，避免单纯凭经验、凭想象而导致的决策上的失误。3．怎么用？ （1)决策树包含了决策点，通常用方格或方块表示，在该点表示决策者必须做出某种选择；机会点，用圆圈表示，通常表示有机会存在。先画一个方框作为出发点，叫做决策点； （2)从决策点向右引出若干条支线（树枝线），每条支线代表一个方案，叫做方案枝； （3)在每个方案枝的末端画一个圆圈，叫做状态点； （4)估计每个方案发生的概率，并把它注明在在该种方案的分支上，称为概率枝； （5)估计每个方案发生后产生的损益值,收益用正值表示,损失用负值表示； （6)计算每个方案的期望价值，期望价值=损益值x该方案的概率； （7)如果问题只需要一级决策，在概率枝末端画△表示终点，并写上各个自然状态的损益值； （8)如果是多级决策，则用决策点□代替终点△重复上述步骤继续画出决策树，如图１所示。 （9)计算决策期望值，决策期望值=由此决策而发生的所有方案期望价值之和； （10)根据决策期望值做出决策。
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年。前3年和后7年销售状态的概率见表16，大小规模投资的年损益值同习题58。试用决策树法选择最优方案。 表16 销售概率表 决策树例题 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下表。试用决策树法选择最优方案。
（2）计算各状态点的期望收益值 节点②：[100*0.7+（-20）*0.3]*10-300=340； 节点③：[60*0.7+20*0.3]*10-160=320； 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。
决策树计算题
1.为生产甲产品，小行星公司设计了两个基本方案：一是建大工厂，二是建小工厂。如果销路好，3年以后考虑扩建。建大工厂需投资300万元，建小工厂需投资160万元，3年后扩建另需投资140万元。扩建后可使用7年，其年度损益值与大工厂相同。每种自然状态的预测概率及年度损益值如下表： 前 3 年 自然状态概率建大厂年度损益值建小厂年度损益值 好 0、7 100 40 不好 0、3 -20 10 后 7 年 后7年销售情况 前3年销售情况好不好 好 0、9 0 不好 0、1 1 根据上述资料试用决策树法做出决策。 2山姆公司的生产设备已经落后，需要马上更新。公司有人认为，目前产品销路增长，应在更新设备的同时扩大再生产的规模。但也有人认为，市场形势尚难判断，不如先更新设备，3年后再根据形势变化考虑扩大再生产的规模问题。这样，该公司就面临着两个决策方案。决策分析的有关资料如下： A、现在更新设备，需投资35万元， 3年后扩大生产规模，另需投资40万元。 B、现在更新设备的同时扩大再生产的规模，需投资60万元。 C、现在只更新设备，在销售情况良好时，每年可获利6万元；在销售情况不好时，每年可获利4、5万元。 D、如果现在更新与扩产同时进行，若销售情况好，前3年每年可获利12万元；后7年每年可获利15万元；若销售情况不好，每年只获利3万元。 E、每种自然状态的预测概率如下表 前 3 年 销售情况概率
好 0、7 不好 0、3 后 7 年 后7年销售情况 前3年销售情况 好不好 好 0、85 0、1 不好 0、15 0、9 根据上述资料试用决策树法做出决策。 3某公司为满足某地区对某一产品的需求设计了三个方案：第一个方案是新建一个大工厂,需投资320万元；第二个方案是新建一个小工厂,需投资140万元；第三方案是先投资140万元建造一个小工厂,三年以后,如果销路好再考虑扩建，扩建需追加投资200万元,收益与新建大工厂方案相同。根据预测该产品在前三年销路好的概率为0.7，销路差的概率为0.3。如果前三年销路好,后七年销路好的概率为0.9,销路差的概率为0.1;如果前三年的铺路差,则后七年的销路必定差。每个方案的收益如下表所示。 自然 状态 概率方案及收益（万元） 前三年 后七 年 大工 厂 小工 厂 先小后大 前三 年 后七 年 销路 好 0.7 销路 好 160 80 80 160 销路 差 销路 差 0.3 销路 好 -40 20 20 -40 销路 差
多值决策表的最小决策树生成
Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2016, 6(10), 617-628 Published Online October 2016 in Hans. https://www.360docs.net/doc/dd11718472.html,/journal/csa https://www.360docs.net/doc/dd11718472.html,/10.12677/csa.2016.610076 文章引用: 乔莹, 许美玲, 钟发荣, 曾静, 莫毓昌. 多值决策表的最小决策树生成[J]. 计算机科学与应用, 2016, 6(10): Minimal Decision Tree Generation for Multi-Label Decision Tables Ying Qiao, Meiling Xu, Farong Zhong, Jing Zeng, Yuchang Mo Zhejiang Normal University, Jinhua Zhejiang Received: Oct. 5th , 2016; accepted: Oct. 23rd , 2016; published: Oct. 28th , 2016 Copyright ? 2016 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). https://www.360docs.net/doc/dd11718472.html,/licenses/by/4.0/ Abstract Decision tree is a widely used classification in data mining. It can discover the essential knowledge from the common decision tables (each row has a decision). However, it is difficult to do data mining from the multi-label decision tables (each row has a set of decisions). In a multi-label deci-sion tables, each row contains several decisions, and several decision attributes are represented using a set. By testing the existing heuristic algorithms, such as greedy algorithms, their perfor-mance is not stable, i.e ., the size of the decision tree might become very large. In this paper, we propose a dynamic programming algorithm to minimize the size of the decision trees for a multi- label decision table. In our algorithm, the multi-label decision table is divided into several sub-tables, and the decision tree is constructed by using all subtables of the multi-label decision table, then useful information can be discovered from the multi-label decision tables. Keywords Multi-Label Decision Tables, Decision Trees, Dynamic Programming Algorithm 多值决策表的最小决策树生成 乔 莹，许美玲，钟发荣，曾 静，莫毓昌 浙江师范大学，浙江 金华 收稿日期：2016年10月5日；录用日期：2016年10月23日；发布日期：2016年10月28日 Open Access
[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。 方案A的净现值的期望值＝533-500＝33（万元）方案B的净现值的期望值＝448.5-300＝148.5（万元）因此，应该优先选择方案B。 3.接习题1，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年。前3年和后7年销