决策树理论
决策树算法
3
第一节 决策树算法原理
优点： 使用者不需要了解很多背景知识，只要训练事例能用属性 →结论的方式表达出来，就能用该算法学习； 决策树模型效率高，对训练集数据量较大的情况较为适合； 分类模型是树状结构，简单直观，可将到达每个叶结点的 路径转换为IF→THEN形式的规则，易于理解； 决策树方法具有较高的分类精确度。
14
第一节 决策树算法原理
决策树算法的大体框架都是一样的，都采用了贪心（非回 溯的）方法来以自顶向下递归的方式构造决策树。 它首先根据所使用的分裂方法来对训练集递归地划分递归 地建立树的节点，直至满足下面两个条件之一，算法才停 止运行：（ 1）训练数据集中每个子集的记录项全部属于 一类或某一个类占压倒性的多数；（2）生成的树节点通 过某个终止的分裂准则；最后，建立起决策树分类模型。
4
第一节 决策树算法原理
缺点： 不易处理连续数据。数据的属性必须被划分为不同的类别 才能处理，但是并非所有的分类问题都能明确划分成这个 区域类型； 对缺失数据难以处理，这是由于不能对缺失数据产生正确 的分支进而影响了整个决策树的生成； 决策树的过程忽略了数据库属性之间的相关性。
5
第一节 决策树算法原理
21
2.1 ID3算法
属性选择度量 在树的每个节点上使用信息增益（information gain）度量选 择测试属性。这种度量称作属性选择度量或分裂的优良性度 量。 选择具有最高信息增益（或最大信息熵压缩）的属性作为当 前节点的测试属性。该属性使得对结果划分中的样本分类所 需的信息量最小，并反映划分的最小随机性或“不纯性”。 这种信息理论方法使得对一个对象分类所需的期望测试数目 达到最小，并确保找到一棵简单的（但不必是最简单的）树。
决策树（理论篇）
决策树（理论篇）定义 由⼀个决策图和可能的结果（包括资源成本和风险组成），⽤来创建到达⽬的的规划。
——维基百科通俗理解 给定⼀个输⼊值，从树节点不断往下⾛，直⾄⾛到叶节点，这个叶节点就是对输⼊值的⼀个预测或者分类。
算法分类ID3（Iterative Dichotomiser 3，迭代⼆叉树3代）历史 ID3算法是由Ross Quinlan发明的⽤于⽣成决策树的算法，此算法建⽴在奥卡姆剃⼑上。
奥卡姆剃⼑⼜称为奥坎的剃⼑，意为简约之法则，也就是假设越少越好，或者“⽤较少的东西，同样可以做好的事情”，即越是⼩型的决策树越优于⼤的决策树。
当然ID3它的⽬的并不是为了⽣成越⼩的决策树，这只是这个算法的⼀个哲学基础。
引⼊ 信息熵。
熵是热⼒学中的概念，是⼀种测量在动⼒学⽅⾯不能做功的能量总数，也就是当总体熵的增加，其做功能⼒也下降，熵的量度正是能量退化的指标——维基百科。
⾹农将“熵”的概念引⼊到了信息论中，故在信息论中被称为信息熵，它是对不确定性的测量，熵越⾼，不确定性越⼤，熵越低，不确定性越低。
那么到底何为“信息熵”？它是衡量信息量的⼀个数值。
那么何⼜为“信息量”？我们常常听到某段⽂字信息量好⼤，某张图信息量好⼤，实际上指的是这段消息（消息是信息的物理表现形式，信息是其内涵——《通信原理》）所包含的信息很多，换句话说传输信息的多少可以采⽤“信息量”去衡量。
这⾥的消息和信息并不完全对等，有可能出现消息很⼤很多，但所蕴含有⽤的信息很少，也就是我们常说的“你说了那么多（消息多），但对我来说没⽤（信息少，即信息量少）”。
这也进⼀步解释了消息量的定义是传输信息的多少。
进⼀步讲，什么样的消息才能构成信息呢？ 我们为什么会常常发出感叹“某段⽂字的信息量好⼤”，得到这条消息时是不是有点出乎你的意料呢？⽐如，X男和X男在同⼀张床上发出不可描述的声⾳，这段消息对于你来讲可能就会发出“信息量好⼤”的感叹。
再⽐如，某情侣在同⼀张床上发出不可描述的声⾳，这段消息对于你来讲可能就是家常便饭，并不会发出“信息量好⼤”的感叹。
决策树
预修剪技术
预修剪的最直接的方法是事先指定决策树生长的最 大深度, 使决策树不能得到充分生长。 目前, 许多数据挖掘软件中都采用了这种解决方案, 设置了接受相应参数值的接口。但这种方法要求 用户对数据项的取值分布有较为清晰的把握, 并且 需对各种参数值进行反复尝试, 否则便无法给出一 个较为合理的最大树深度值。如果树深度过浅, 则 会过于限制决策树的生长, 使决策树的代表性过于 一般, 同样也无法实现对新数据的准确分类或预测。
决策树的修剪
决策树学习的常见问题（3）
处理缺少属性值的训练样例 处理不同代价的属性
决策树的优点
可以生成可以理解的规则； 计算量相对来说不是很大； 可以处理连续和离散字段； 决策树可以清晰的显示哪些字段比较重要
C4.5 对ID3 的另一大改进就是解决了训练数据中连续属性的处 理问题。而ID3算法能处理的对象属性只能是具有离散值的 数据。 C4．5中对连续属性的处理采用了一种二值离散的方法，具体 来说就是对某个连续属性A，找到一个最佳阈值T，根据A 的取值与阈值的比较结果，建立两个分支A<=T (左枝)和 A>=T (右枝)，T为分割点。从而用一个二值离散属性A (只 有两种取值A<=T、A>=T)替代A，将问题又归为离散属性的 处理。这一方法既可以解决连续属性问题，又可以找到最 佳分割点，同时就解决了人工试验寻找最佳阈值的问题。
简介
决策树算法是建立在信息论的基础之上的 是应用最广的归纳推理算法之一 一种逼近离散值目标函数的方法 对噪声数据有很好的健壮性且能学习析取(命题 逻辑公式)表达式
信息系统
决策树把客观世界或对象世界抽象为一个 信息系统(Information System)，也称属性--------值系统。 一个信息系统S是一个四元组： S=(U, A, V, f)
决策树
概率
0.3 0.5 0.2 0.2 0.6 0.2 0.3 0.5 0.2 0.3 0.6 0.1
A低
B高
B低
今以方案A高为例，说明损益期望值的计算，概率分叉 点7的损益期望值为：
5000×0.3+1000×0.5-3000×0.2=1400万元
概率分叉点2的损益期望值为：
1400×0.3-50×0.7=385万元
枝 分 圆形结点称为状态结点 案 方
2
概率枝
损益值
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 1 方案 损益值 枝 分枝 率 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 概 决策
结点 概率 3 。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 枝 概率分叉点 (自然状态点) 损益值 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。
同理，可得概率分叉点 3、4、5、6各方案的损益期望
值分别为125、0、620和1100。
承包商可做出决策，如投A 工程，宜投高标，如投B 工程，宜投低标。而且从损益期望值角度看，选定B工 程投低标更为有利。
销路好（0.7） 680万元 2 建大厂 930万元 5 销路差（0.3） 200万元
-40万元
决策树（Decision Tree）
决策树对于常规统计方法的优缺点 优点：
1)
2)
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) 2) 3) 4) 。
决策树（Decision Tree）
决策树的适用范围
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 、外部环境
决策树分类算法的研究及其在电力营销中的应用
决策树分类算法的研究及其在电力营销中的应用随着科技的发展，大数据时代已经来临。
在这个时代，数据被认为是新的石油，而数据挖掘和机器学习则是挖掘数据价值的利器。
决策树分类算法作为一种常用的机器学习算法，因其简单易懂、易于实现等特点，在各个领域都得到了广泛的应用。
本文将从理论和实践两个方面，对决策树分类算法进行深入研究，并探讨其在电力营销中的应用。
一、决策树分类算法的理论基础1.1 决策树的定义与构造决策树是一种监督学习算法，主要用于分类问题。
它通过递归地分割数据集，将数据集划分为不同的子集，从而构建出一个决策树。
决策树的每个内部节点表示一个特征属性上的判断条件，每个分支代表一个判断结果，最后每个叶节点代表一个类别。
1.2 决策树的优点与缺点决策树具有以下优点：(1)易于理解和解释：决策树的结构清晰，可以通过查看决策树来直观地了解数据的分布特点和分类规律。
(2)易于实现和调整：决策树的算法实现相对简单，可以通过调整参数来优化决策树的性能。
(3)适用于大规模数据：决策树可以处理大量的数据，只要内存允许，就可以构建出非常庞大的决策树。
决策树也存在一些缺点：(1)容易过拟合：当训练数据集中的特征数量较多时，决策树可能会过度关注训练数据中的噪声，导致对新数据的泛化能力较差。
(2)不适用于高维数据：当数据集的维度较高时，决策树的性能可能会下降。
(3)需要预先设定特征属性的选择策略：如何选择最佳的特征属性进行分裂是一个复杂的问题，需要根据实际情况进行调整。
二、决策树分类算法在电力营销中的应用2.1 电力需求预测电力需求预测是电力营销的重要环节。
通过对历史用电数据的分析，可以预测未来一段时间内的用电量。
决策树分类算法可以用于构建电力需求预测模型，通过对不同特征属性的综合考虑，实现对用电量的准确预测。
2.2 负荷预测负荷预测是指对未来一段时间内电网负荷的预测。
负荷预测可以帮助电力公司合理安排发电计划，提高电力系统的运行效率。
消费者行为分析中的决策树算法研究
消费者行为分析中的决策树算法研究一、引言消费者行为分析一直是市场营销学中的重要研究领域，其目的是揭示消费者消费行为背后的动因和规律，为企业的市场营销活动提供基础数据和决策支持。
在消费者行为分析中，决策树算法是一种常用的数据挖掘技术，本文将从理论与实践两个方面，探究决策树算法在消费者行为分析中的应用。
二、决策树算法原理决策树算法是一种基于树形结构的分类方法，其本质是构建一棵树，通过对导致不同决策结果的因素分析，确定决策树节点及其对应的条件，最终将数据样本划分到各个叶节点中。
通俗地讲，决策树算法就像是一个问题的解答者，在不断地向下分支、细节化，直到找到答案为止。
因此，决策树算法具有良好的可解释性、易理解性、易扩展性等优良特性，被广泛应用于数据挖掘和知识发现领域。
三、决策树算法在消费者行为分析中的应用1.利用决策树算法判断消费者购买意愿：利用决策树算法，建立一个决策树模型，判断顾客是有购买意愿还是无购买意愿。
具体要素包括：性别、年龄、职业、频道偏好、搜索历史、行为习惯等。
例如，若性别为女性、年龄在20-30岁之间、职业为白领、频道偏好为文化娱乐、搜索历史含有美容护肤品关键词，那么这些因素就可以作为决策树的节点条件，判断该消费者是否会购买美容护肤品。
2.利用决策树算法进行商品推荐：利用决策树算法建模，为不同消费者推荐不同商品。
具体要素包括：年龄、职业、关注内容、购买历史等。
例如，若某消费者的职业为教师、年龄为40岁以上、关注内容为书籍、购买历史中包含文学类图书，那么推荐该消费者购买当前畅销的一本作家的新书。
3.利用决策树算法进行用户细分：利用决策树算法建模，将不同消费者分为不同的用户类别。
具体要素包括：性别、年龄、工作类型、购物偏好等。
例如，将消费者分为“年轻上班族”、“中年家庭主妇”、“退休老人”等不同的类别。
这种细分可以帮助企业更精准地针对不同类别的消费者制定更加有效的营销策略，从而提高营销效果。
四、决策树算法在消费者行为分析中的优势和局限性1. 优势（1）可解释性好：决策树算法生成的模型，可以通过简单的图示表示出来，易于人们理解和维护；（2）分类效果较好：决策树算法通过构建树形结构，对样本进行分类，可以得到比较准确的分类结果；（3）易于扩展: 由于决策树算法的结构简单、易于理解和扩展，可以通过增加新的节点或者更新节点条件，来提高算法的准确性。
决策树分类算法的研究及其在电力营销中的应用
决策树分类算法的研究及其在电力营销中的应用随着科技的发展，人工智能在各个领域都取得了显著的成果。
在这个过程中，决策树分类算法作为一种非常实用的机器学习方法，也在电力行业得到了广泛的应用。
本文将从理论和实践两个方面对决策树分类算法进行深入研究，并探讨其在电力营销中的应用。
我们来了解一下决策树分类算法的基本原理。
决策树是一种树形结构的模型，它通过一系列的判断和选择，将数据集划分为不同的子集。
在构建决策树时，我们需要选择一个特征作为划分依据，然后根据这个特征的不同取值，将数据集进一步划分。
这样，经过多次划分后，我们就可以得到一个具有多个叶子节点的决策树。
在训练过程中，决策树会根据已知的标签对每个样本进行分类，从而找到最优的划分方式。
在预测新样本的标签时，我们可以通过遍历决策树的叶子节点，根据预先设定的规则进行判断，从而得到预测结果。
接下来，我们将从理论和实践两个方面对决策树分类算法进行深入研究。
一、理论方面1.1 决策树的优点决策树具有以下优点：(1)易于理解和解释。
决策树的结构直观，可以清晰地展示数据的分布情况和分类规律。
(2)适用于多种类型的数据。
决策树不仅可以处理离散型数据，还可以处理连续型数据，甚至可以处理非线性关系的数据。
(3)容易实现和优化。
决策树的算法相对简单，容易实现和优化。
1.2 决策树的缺点决策树也存在一些缺点：(1)容易过拟合。
当数据集中的特征数量较多或者噪声较大时，决策树可能会过度关注某些特征，导致过拟合现象的发生。
(2)不适用于高维数据。
随着数据维度的增加，决策树的学习效果会逐渐降低。
(3)对缺失值敏感。
如果数据集中存在缺失值，决策树可能无法正常进行分类。
1.3 决策树的剪枝策略为了克服决策树的缺点，我们可以采用一些剪枝策略来优化决策树的结构。
常见的剪枝策略有：预剪枝、后剪枝和混合剪枝。
预剪枝是在构建决策树的过程中就提前停止分裂过程；后剪枝是在生成完整的决策树后，根据某些评价指标来选择性地删除部分叶子节点；混合剪枝则是将预剪枝和后剪枝相结合，以达到更好的优化效果。
决策树算法的原理
决策树算法的原理
决策树算法，也称为决策树学习，是一种常见的机器学习算法。
它根据已有的样本数据，用树形结构（每个非叶节点对应一个属性）来生成一个训练模型用于预测和分类，也就是说，构建一个决策支持系统，为用户做出一系列的决定。
决策树算法的原理是基于贝叶斯决策理论的独特要素，贝叶斯决策理论是以概率模型为基础的，其核心思想是根据给定的训练样本数据集，来学习决策规则，用于进行新样例的分类。
决策树算法的基本流程是：
（1）准备：根据训练数据集，对数据进行预处理，将训练数据集转换成决策树的学习例子；
（2）构建：使用贝叶斯决策理论，一步一步地从根节点开始，根据最大信息增益（或最小错误率）的原则，逐步完善决策树；
（3）剪枝：使用测试集对构建的决策树进行验证，并进行剪枝，从而改善决策树的分类精度；
（4）预测：使用构建好的决策树，对新样例数据进行预测，并将其分类到最终的类别中。
综上，决策树算法就是以贝叶斯决策原则为基础，结合数据集构建、剪枝和预测三个步骤，实现决策模型的一种机器学习算法。
此算法具有易于理解、易于实施，能进行非线性分类，能够用于多分类，但也有其不足之处，例如对训练样本数据集要求较高，相比其他算法效率低等。
KT法、概率决策树、麦穗理论
KT法、概率决策树、麦穗理论决策树：分析事件的决策节点决策工具丨决策树、德尔菲法、KT法、麦穗理论、基于数据决策母亲给你介绍对象，你问“多大了”，这就启动了“相亲决策树”的第1个决策节点。
这节点有两条分支：①大于30岁，不见；②30岁以下，可以。
然后你才会接着问“帅不帅”，再问“收入高不高”、“上不上进”。
你通过四个决策节点“年龄、长相、收入、上进”，选出“30岁以下，收入中等但很上进的帅小伙”，这就是决策树。
实际应用时会变成概率树：在决策树的基础上，增加了对条件发生概率的预测和对结果收益的评估，然后加权平均得到一个“期望值”，用这个期望值，作为决策依据。
决策工具丨决策树、德尔菲法、KT法、麦穗理论、基于数据决策概率树应用：“他脾气好不好”、“他未来会有钱吗”，怎么决定见不见？假设满分10分，最低-10分，在80%好脾气、30%会有钱的概率下：①脾气好、未来有钱，10分，概率24%，收益24%*10分=2.4分。
②脾气好、未来没钱，3分，56%，1.68分。
③脾气差、未来没钱，-10分，14%，-1.4分。
④脾气差、未来有钱，-5分，6%，-0.3分。
总收益：2.4+1.68-1.4-0.3=2.38分，不去见无得失收益为0，所以选择去见。
KT法：把决策的艺术，变成一门技术同一公司三个地方团队，两个团队拒签合伙人协议。
KT法决策步骤：一，状况分析。
问题是，应该产生的结果（团队积极性被激励），和实际的结果（拒签合伙人协议）之间的差异。
二，问题分析。
可用3W1E法（What对象、When、Where、Extent程度），对问题做‘是/而不是’的描述：①是乙地和丙地的团队负责人，而不是甲地的；②是在公布合伙人计划之后，而不是之前；③是乙地、丙地，而不是甲地；④是2/3的地方拒签，而不是另外的1/3。
猜想原因，并对照3W1E这四条，看哪个原因最有可能，如为啥公布合伙人计划之前没问题，之后就有问题了？那合伙人制度有问题？一看发现：①公司从项目各地收入中抽15%，公司毫无风险，根本没打算和员工合伙。
决策树理论和基本的排列组合原理
决策树理论和基本的排列组合原理
决策树（Decision Tree）理论是一种通过观察数据的结构特征来构建决策模型的机
器学习方法。
决策树通过根据每个案例的特征，提取出信息，将其抽象成结论的过程，以
支持自动分类和分类决策。
决策树模型中，每个内部结点表示一个属性测试，每条边表示
一个属性测试的结果，而叶结点表示最终的类别判断。
新的待分类案例可以沿着从根结点
到叶结点的路径测试每个属性，并根据属性测试的结果类别化。
排列组合原理是一个常用的数学原理，它是指从一定量的数据中取出若干个数据，按
照一定的顺序排列起来，叫做排列；而从一定量的数据中取出若干个数据，按照不考虑顺序，叫做组合。
排列组合原理实际上是从原始数据中取出所有可能的组合和排列，从而计
算出所有可能结果的一种方法。
其最常见的用途，在于计算接受或回答问题的可能性数量。
排列组合原理与决策树理论的区别，在于前者属于功能性的数学方法，主要针对的是
特定问题的最基础性的解决方案；而后者则属于结构性的机器学习算法，其能够在数据的
抽象结构上，构建一棵树，以便进行分类而无需再考虑数据表示的特点。
此外，在几乎所
有的情况下，排列组合技术无法在其解决过程中结合一些贝叶斯理论，而决策树则能够结
合一些概率和统计方法，从而更加有效地挖掘出样本数据所存在的一些特点。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
决策树分析法是常用的风险分析决策方法。
该方法是一种用树形图来描述各方案在未来收益的计算。
比较以及选择的方法，其决策是以期望值为标准的。
人们对未来可能会遇到好几种不同的情况。
每种情况均有出现的可能，人们现无法确知，但是可以根据以前的资料来推断各种自然状态出现的概率。
在这样的条件下，人们计算的各种方案在未来的经济效果只能是考虑到各种自然状态出现的概率的期望值，与未来的实际收益不会完全相等。
它利用了概率论的原理，并且利用一种树形图作为分析工具。
其基本原理是用决策点代表决策问题，用方案分枝代表可供选择的方案，用概率分枝代表方案可能出现的各种结果，经过对各种方案在各种结果条件下损益值的计算比较，为决策者提供决策依据。
如果一个决策树只在树的根部有一决策点，则称为单级决策；若一个决策不仅在树的根部有决策点，而且在树的中间也有决策点，则称为多级决策。
步骤
（1）绘制决策树图。
从左到右的顺序画决策树，此过程本身就是对决策问题的再分析过程。
（2）按从右到左的顺序计算各方案的期望值，并将结果写在相应方案节点上方。
期望值的计算是从右到左沿着决策树的反方向进行计算的。
（3）对比各方案的期望值的大小，进行剪枝优选。
在舍去备选方案枝上，用不等号记号隔断。