决策树(详细易懂,很多例子)
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）。
决策树实例计算
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：四、计算题（15分）精品文档就在这里各类专业好文档，值得你下载，教育，管理，论文，制度，方案手册，应有尽有581-300=281581大厂287-160447-160=2870、3扩-140不扩2590、970 90、1X 10X 71X 10X 7=701=3X 0、7X 100+616X0、7+3X 0、3X(-20)+0、3X(-140)2=3X 0、7X 40+476X0、7+3X 0、3X 10+0.3X 70=447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。
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。
0、0、70、I X(-20)X 71、0l X 7X(-20)二1400、1476°、90、9X 100X 76160、9..0、9X 100X 7 \小厂-300616 -1400、70、3 447 0、10、1X(-20)X 70、9X 40X 7-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。
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。
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。
深入浅出决策树分类(精彩故事引入)
03
数据划分
将数据集划分为训练集、验证集和测试集，以便进行模型训练和评估。
特征工程在决策树分类中应用示例
特征选择
01
通过计算特征重要性、绘制特征相关性热力图等方法，选择对
分类结果影响较大的特征。
特征构造
02
根据业务理解和数据探索，构造新的特征以增强模型的表达能
力。
特征转换
03
通过特征离散化、特征交互等方式，将原始特征转换为更适合
04 决策树分类实践案例分析
数据集选择与预处理操作指南
01
数据集选择
选择适合决策树分类的数据集，如Iris、Titanic等经典数据集，或根据
实际业务需求选择相关数据集。
02
数据预处理
包括数据清洗（处理缺失值、异常值等）、特征编码（将非数值特征转
换为数值特征）、特征缩放（将不同特征缩放到同一尺度）等操作。
采用适当的剪枝策略，简化决策树结 构，避免过拟合现象。
集成学习
将多个决策树结合起来，形成随机森 林等集成学习方法，提高分类性能和 稳定性。
特征选择
在构建决策树前，进行特征选择和降 维处理，以提高分类效率和准确性。
引入领域知识
在构建决策树时引入领域知识，指导 决策树的生成和剪枝过程。
06 拓展知识：集成学习方法 在决策树中应用
Bagging是一种并行式的集成学习 方法，它基于自助采样法，通过有 放回地重复采样来生成多个不同的 数据集，然后对每个数据集独立地 训练出一个基学习器，最后将这些 基学习器的预测结果进行结合。
Boosting是一种串行式的集成学 习方法，它通过改变训练样本的 权重，使得每轮训练都更加关注 于前一轮被错误分类的样本，从 而逐步提高学习器的性能。
决策树算法的应用场景
决策树算法的应用场景1.命名实体识别（NER）：决策树可以用于识别文本中的命名实体，如人名、地名、组织名等。
决策树可以根据文本中的特征，如词性、关键词等，进行分类判断。
2.信用评估：决策树可以用于信用评估，根据客户的个人信息和贷款申请信息，判断该客户的信用等级。
决策树可以根据客户信息中的特征，如年龄、收入、债务情况等，进行分类判断，帮助银行做出贷款决策。
3.医学诊断：决策树可以用于医学诊断，根据患者的症状和检测结果，判断患者可能患有的疾病。
决策树可以根据患者症状和检测结果中的特征，如体温、血压、血液检测结果等，进行分类判断，帮助医生作出诊断。
4.垃圾邮件过滤：决策树可以用于垃圾邮件过滤，根据邮件内容和发送者信息，判断该邮件是否为垃圾邮件。
决策树可以根据邮件内容和发送者信息中的特征，如关键词、发件人地址等，进行分类判断，帮助用户过滤掉垃圾邮件。
5.推荐系统：决策树可以用于推荐系统，根据用户的历史行为和喜好，预测用户可能感兴趣的物品或内容。
决策树可以根据用户历史行为和喜好中的特征，如点击记录、购买记录等，进行分类判断，帮助推荐系统给用户推荐个性化的内容。
6.金融欺诈检测：决策树可以用于金融欺诈检测，根据客户的交易记录和行为特征，判断客户是否存在欺诈行为。
决策树可以根据客户交易记录和行为特征中的特征，如交易金额、交易频率等，进行分类判断，帮助金融机构发现潜在的欺诈行为。
总结起来，决策树算法在许多领域都有广泛的应用，包括自然语言处理、金融、医疗、推荐系统等。
决策树算法可以根据不同的特征来进行分类判断，帮助解决实际问题。
同时，决策树算法简单易懂，可解释性强，易于理解和使用，因此在实际应用中很受欢迎。
决策树分析与统计
决策树分析与统计在现代数据分析与机器学习领域，决策树是一种非常重要的算法。
它不仅具有直观易懂的特点，也具备强大的分类和回归能力。
决策树通过树形结构展示决策过程，能够帮助我们理解数据并做出相关决策。
本文将深入探讨决策树的基本概念、构建方法、优缺点以及其在统计分析中的应用。
一、决策树的基本概念决策树是一种用于分类和回归的模型，其通过一系列规则将数据集划分成多个小部分，最终形成一个树状结构。
在这棵树中，每个内部节点代表一个特征（属性），每条边代表一个特征值分裂，而每个叶子节点则表示最终的结果或预测值。
二、决策树的构建方法构建决策树的关键在于如何选择特征来进行数据划分。
常用的方法有：1. 信息增益信息增益是基于信息论的重要概念，用于评估选择某一特征进行划分后能带来的信息量增加。
计算公式为：[ IG(D, A) = H(D) - H(D|A) ]其中，( H(D) )为数据集D的信息熵，( H(D|A) )为给定特征A后的条件熵。
信息增益越高，意味着通过该特征进行划分后，数据的不确定性减少得越多，从而可用于选择最优特征进行分裂。
2. 基尼指数基尼指数是另一种衡量特征优劣的方法，主要被用于CART （Classification and Regression Trees）算法中。
其计算公式为：[ Gini(D) = 1 - (p_i)^2 ]其中，( p_i )代表类别i在数据集D中所占的比例。
基尼指数越低，表示数据集中类别越纯粹，也就越适合用该特征进行分裂。
3. 剪枝为了避免过拟合，决策树模型通常需要进行剪枝操作。
剪枝的主要思想是在树的生成过程中，如果发现某些节点的存在对模型预测效果并无显著提升，则应将其去掉。
常见的剪枝方法有预剪枝和后剪枝。
三、决策树的优缺点决策树作为一种流行的数据挖掘技术，其优势与劣势并存。
优点直观易懂：决策树采用树形结构展示，每一步都可以清晰地看到如何做出分类或预测，因此极具可解释性。