决策树例题分析
物流经济决策树经典例题及答案
物流经济决策树经典例题及答案 篇一 一、题目 某物流企业正在考虑是否要开辟一条新的运输线路。如果开辟新线路，初期需要投入固定成本100万元用于购买车辆和设备等。新线路开通后，可能面临三种不同的市场需求情况：高需求、中需求和低需求，其概率分别为0.3、0.5和0.2。在高需求情况下，每年可获得利润200万元；在中需求情况下，每年可获得利润100万元；在低需求情况下，每年会亏损50万元。如果不开辟新线路，则维持现状，每年可稳定获得利润80万元。假设线路的运营周期为5年，请用决策树分析该物流企业是否应该开辟新线路。
二、答案 1. 计算开辟新线路的期望收益： 高需求时5年的收益：\(200\times5 = 1000\)万元 中需求时5年的收益：\(100\times5 = 500\)万元 低需求时5年的收益：\(50\times5=250\)万元 期望收益\(E = 0.3\times1000 + 0.5\times500+0.2\times( 250)\) \(=300 + 25050\) \(=500\)万元 扣除初期投入100万元后，净收益为\(500 100=400\)万元。 2. 不开辟新线路5年的收益为\(80\times5 = 400\)万元。 结论：从决策树分析来看，开辟新线路和不开辟新线路的净收益相同，企业可以根据自身的风险偏好等其他因素来决定是否开辟新线路。
三、解析 1. 解题思路 着眼点：本题需要比较开辟新线路和不开辟新线路两种方案的收益情况。对于开辟新线路的方案，要考虑不同市场需求下的收益，并结合概率计算期望收益，同时还要考虑初期投入成本。
剖析题目条件：题目给出了开辟新线路的初期投入成本、不同市场需求的概率以及在各种需求下的年利润，还有不开辟新线路的稳定年利润和线路运营周期。
运用的知识点与方法：主要运用了决策树分析方法，涉及到概率计算、期望收益的计算（\(E=\sum_{i = 1}^{n}p_{i}x_{i}\)，其中\(p_{i}\)是事件\(i\)发生的概率，\(x_{i}\)是事件\(i\)发生时的收益）以及成本收益的比较。
人工智能决策树例题经典案例
人工智能决策树例题经典案例一、经典案例：天气预测决策树在天气预测中有广泛应用，下面是一个关于是否适宜进行户外运动的示例：1. 数据收集：- 温度：高（>30℃）/中（20℃-30℃）/低（<20℃）- 降水：是/否- 风力：高/中/低- 天气状况：晴朗/多云/阴天/雨/暴雨- 应该户外运动：是/否2. 构建决策树：- 根据温度将数据分为三个分支：高温、中温、低温- 在每个分支中，继续根据降水、风力和天气状况进行划分，最终得到是否适宜户外运动的决策3. 决策树示例：温度/ / \高温中温低温/ | | \ |降水无降水风力适宜/ \ | | / \是否高中低| |不适宜适宜- 如果温度是高温且有降水，则不适宜户外运动- 如果温度是高温且无降水，则根据风力判断，如果风力是高，则不适宜户外运动，如果风力是中或低，则适宜户外运动 - 如果温度是中温，则不论降水和风力如何，都适宜户外运动- 如果温度是低温，则需要考虑风力，如果风力是高，则适宜户外运动，如果风力是中或低，则不适宜户外运动4. 参考内容：决策树的构建和应用：决策树通过对输入特征进行划分，构建了一棵树形结构，用于解决分类或回归问题。
构建决策树主要包括数据预处理、特征选择、划分策略和停止条件等步骤。
特征选择可以使用信息增益、基尼指数等算法，划分策略可以使用二叉划分或多叉划分，停止条件可以是叶子节点纯度达到一定阈值或达到预定的树深度。
决策树的应用包括数据分类、特征选择和预测等任务。
天气预测案例中的决策树：将天气预测问题转化为分类问题，通过构建决策树，可以得到识别是否适宜户外运动的规则。
决策树的决策路径可以用流程图或树状图表示，帮助理解和解释决策过程。
决策树的节点表示特征值，分支表示判断条件，叶子节点表示分类结果。
决策树的生成算法可以基于启发式规则或数学模型，如ID3、C4.5、CART等。
决策树的优缺点：决策树具有可解释性强、易于理解和实现、能处理非线性关系等优点。
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16、自己选择的路、跪着也要把它走 完。 17、一般情况下)不想三年以后的事， 只想现 在的事 。Hale Waihona Puke 在 有成就 ，以后 才能更 辉煌。
18、敢于向黑暗宣战的人，心里必须 充满光 明。 19、学习的关键--重复。
20、懦弱的人只会裹足不前，莽撞的 人只能 引为烧 身，只 有真正 勇敢的 人才能 所向披 靡。
拉
60、生活的道路一旦选定，就要勇敢地 走到底 ，决不 回头。 ——左
56、书不仅是生活，而且是现在、过 去和未 来文化 生活的 源泉。 ——库 法耶夫 57、生命不可能有两次，但许多人连一 次也不 善于度 过。— —吕凯 特 58、问渠哪得清如许，为有源头活水来 。—— 朱熹 59、我的努力求学没有得到别的好处， 只不过 是愈来 愈发觉 自己的 无知。 ——笛 卡儿
决策树和量本利分析试题
决策树和量本利分析试题简答题1、简述成本控制的重要性,答、(1)监督工程收支，实现计划利润。
(2)做好盈亏预测，指导工程实施。
(3)分析收支情况，调整资金流动。
(4)积累资料，指导今后投标。
2、简述工程项目成本预测的概念，并列举出常用的成本预测的方法(包括定量和定性),答:(1)工程项目成本预测的概念:依据成本的历史资料和有关信息，在认真分析当前各种技术经济条件、外界环境变化及可能采取的管理措施的基础上，对未来的成本和费用及其发展趋势所作的定量描述和逻辑推断。
(2)常用的成本预测的方法:?、定量预测方法:简单平均法、回归分析法、指数平滑法、高低点法、量本利分析法?、定性预测方法:经验评判法、专家会议法、德尔菲法、主观概率法3、简述工程项目成本核算的特点,答:(1)成本核算内容繁杂、周期长。
(2)成本核算需要全员的分工与协作，共同完成。
(3)成本核算满足三同步(会计核算、统计核算、业务核算)要求难度大。
(4)在项目总分包制条件下，对分包商的实际成本很难把握。
(5)在成本核算过程中，数据处理工作量巨大，应充分利用计算机，使核算工作程序化、标准化。
4、试论述施工项目成本计划的编制程序,答:1.大中型项目一般采用分级编制的方式，由各部门提出部门成本计划，由项目经理部汇总编制全项目工程的成本计划2.小型项目一般采用集中编制方式，即由项目经理部先编制各部门成本计划,再汇总编制全项目的成本计划。
决策树法相关例题1、某市拟建预制构件厂，现有三个方案可供选择:一次投资建大厂，需投资300万元;一次投资建小厂，需投资160万元;先建小厂，三年后如果产品销路好，则再扩建，需投资140万元。
工厂的使用年限按10年计算。
三个方案在前三年和后七年销路好、销路差的概率和损益值如下:前三年销路好的概率为0.7,销路差的概率为0.3;若销路好时，建大厂的损益值为100万元，建小厂的损益值为40万元;若销路差时，建大厂的损益值为-20万元，建小厂的损益值为10万元;若前三年销路好，则后七年销路好的概率为0.9,销路差的概率为0.1;若前三年销路差，则后七年的销路一定差。
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11、用道德的示范来造就一个人，显然比用法律来约束他更有价值。—— 希腊
12、法律是无私的，对谁都一视同仁。在每件事上，她都不徇私情。—— 托马斯
13、公正的法律限制不了好的自由，因为好人不会去做法律不允许的事 情。——弗劳德
14、法律是为了保护无辜而制定的。——爱略特人也看不见自己的背脊。——非洲 2、最困难的事情就是认识自己。——希腊 3、有勇气承担命运这才是英雄好汉。——黑塞 4、与肝胆人共事，无字句处读书。——周恩来 5、阅读使人充实，会谈使人敏捷，写作使人精确。——培根
临床决策树例题经典案例医学
临床决策树例题经典案例医学
临床决策树是一种基于概率和逻辑的推理模型，用于帮助医生根据患者的症状和体征做出诊断和治疗决策。
以下是一个经典的临床决策树案例：
假设有一位患者因胸痛和呼吸困难而就诊。
医生可以使用临床决策树来评估患者患急性心肌梗死的风险。
1. 首先，医生需要收集患者的病史和体格检查结果。
例如，患者是否有高血压、糖尿病、吸烟等危险因素。
2. 然后，医生可以使用临床决策树来评估患者患急性心肌梗死的风险。
临床决策树通常由一系列的问题组成，每个问题的答案都会导致不同的分支，每个分支都代表不同的风险水平。
3. 医生可以根据患者的回答选择相应的分支，最终得出患者患急性心肌梗死的风险水平。
4. 根据患者的风险水平，医生可以制定相应的治疗方案。
例如，对于高风险患者，医生可能需要紧急进行冠状动脉造影和支架植入术；对于低风险患者，医生可能只需要药物治疗和密切观察。
通过使用临床决策树，医生可以更加准确地评估患者的病情，并制定更加个性化的治疗方案。
这有助于提高患者的治疗效果和生活质量。
决策树例题经典案例
决策树例题经典案例决策树是一种常用的机器学习算法，它能够通过构建一棵树来对数据进行分类或者回归预测。
决策树通过对每个样本的特征进行划分，从而逐步构建树结构，最终得到一棵用于分类或者回归的决策树。
下面我们来看一个经典的决策树例题。
假设我们有一个数据集，包含了一些二分类问题的样本，每个样本有两个特征，特征1表示是否有房产（是/否），特征2表示是否有工作（是/否）。
我们的目标是通过这两个特征来预测样本的类别（是/否）。
我们可以根据这个问题构建一个决策树。
首先，我们需要选择一个特征来进行划分。
通常我们选择的划分特征是能够最大程度地将样本分开的特征。
在这个例子中，我们可以选择特征1作为划分特征。
然后，我们将特征1的取值分别为“是”和“否”的样本分成两个子集。
对于特征1取值为“是”的样本，我们可以看到它们的类别都为“是”，所以我们可以将其划分为一个叶子节点，并且将类别设为“是”。
对于特征1取值为“否”的样本，我们需要选择另一个特征来划分。
同样地，我们选择特征2作为划分特征。
对于特征2取值为“是”的样本，我们可以看到它们的类别有一部分为“是”，一部分为“否”，所以我们还需要继续划分。
我们选择特征1作为再次划分的特征。
对于特征2取值为“否”的样本，我们可以看到它们的类别都为“否”，所以我们可以将其划分为一个叶子节点，并且将类别设为“否”。
对于特征2取值为“是”，特征1取值为“否”的样本，我们可以看到它们的类别全部为“否”，所以我们可以将其划分为一个叶子节点，并且将类别设为“否”。
最后，我们得到的决策树如下：特征1是|--- 类别：是特征1否|--- 特征2是| |--- 类别：是||--- 特征2否|--- 类别：否通过这个决策树，我们可以根据样本的特征值来进行预测。
例如，对于一个样本，特征1为“是”，特征2为“否”，按照决策树的规则，我们可以预测该样本的类别为“否”。
决策树是一种直观、易于解释的机器学习算法，它能够根据数据集的特征进行分类或者预测，对于解决一些简单的二分类问题非常有效。
风险管理例题六-决策树法
该法为利用树形图的方式来进行的决策.同样需 要通过对相关因素进行风险估计方能画出其决策树来.
例如，某施工单位拟对某建筑工程工程投标，该 施工单位对本工程的投标策略有两种： 〔1〕高报价标，中标的可能性估计为30%；〔2〕 低报价标，中标的可能性估计为40%； 投标准备费估计为2万元。
概率0.3 概率0.5 概率0.2 概率0.2 概率0.6 概率0.2 0.7
概率1.0
概率0.3 概率0.4 概率0.3 概率0.2 概率0.5 概率0.3 概率1.0
5000万 1000万 -200万 4000万 500万 -300万 -2.0万
0.0
4000万 950万 -300万 3900万 490万 -350万 2.0万
决策树例题
局部分包 7
高报价 剪枝
中标 586.6
2 失标
0.7
不投标 0.0
1
3
0.0
5
1960
剪枝
不分包 8
-2.0
1040
0.0
剪枝
1.0
1490
失标
-2.0
9
594.8
0.6
低报价
中标
局部分包
4
标,并局部 不分包 10
分包,期望收益为594.8
万元.
0.3 0.5 0.2 0.2
0.6 0.2
0.3 0.4 0.3
0.2
0.5 0.3
5000 1000 -200 4000
500 -300
4000
950 -300
3900
490 -350
如果施工单位中标，他又有两种具体处理方式： ①将其中局部工程进行分包；②全部工程自己施工。 根据调查和估计，有关数据如下表所示，根据上述情 况分析该施工单位的报价策略。据此可画出概率树。
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60万元
10
计算各点的期望值： • 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）
1
例：设某茶厂计划创建精制茶厂，开始有两个方案，方案 一是建年加工能力为 800担的小厂，方案二是建年加工能 力为 2000 担的大厂。两个厂的使用期均为 10 年，大厂投 资25万元，小厂投资10万元。产品销路没有问题，原料来 源有两种可能 ( 两种自然状态 ) ：一种为 800 担，另一种为 2000担。两个方案每年损益及两种自然状态的概率估计值 见下表
11
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。
12
自然状态 原料800担 原料2000担 概率 0.8 0.2 建大厂（投资25 万元） 13.5 25.5 建小厂（投资10 万元） 15.0 15.0
2
补充： 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。图中的方块代表决策节点， 从它引出的分枝叫方案分枝。每条分枝代表一个方案， 分枝数就是可能的相当方案数。圆圈代表方案的节点， 从它引出的概率分枝，每条概率分枝上标明了自然状态 及其发生的概率。概率分枝数反映了该方案面对的可能 的状态数。末端的三角形叫结果点，注有各方案在相应 状态下的结果值。
5
• 计算完毕后，开始对决策树进行剪枝， 在每个决策结点删去除了最高期望值以 外的其他所有分枝，最后步步推进到第 一个决策结点，这时就找到了问题的最 佳方案 • 方案的舍弃叫做修枝，被舍弃的方案用 “≠”的记号来表示，最后的决策点留 下一条树枝，即为最优方案。
6
• 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。
8
例 题
• 为了适应市场的需要，某地提出了扩大电视机生产的 两个方案。一个方案是建设大工厂，第二个方案是建 设小工厂。 • 建设大工厂需要投资600万元，可使用10年。销路好 每年赢利200万元，销路不好则亏损40万元。 • 建设小工厂投资280万元，如销路好，3年后扩建，扩 建需要投资400万元，可使用7年，每年赢利190万元。 不扩建则每年赢利80万元。如销路不好则每年赢利60 万元。 • 试用决策树法选出合理的决策方案。 经过市场调查， 市场销路好的概率为0.7，销路不好的概率为0.3。
9
销路好（0.7） 680万元 2 建大厂 销路差（0.3）
200万元
-40万元
1
719万元
扩建 建小厂 930万元 销路好（0.7） 4 不扩建 销路好（1.0） 6 930万元 3 719万元 前3年，第一次决策 560万元 销路差（0.3） 后7年，第二次决策
5
销路好（1.0）
190万元
80万元
3
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
4
• 应用决策树来作决策的过程，是从右向 左逐步后退进行分析。根据右端的损益 值和概率枝的概率，计算出期望值的大 小，确定方案的期望结果，然后根据不 同方案的期望结果作出选择。