决策方法决策树法
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。
管理学决策树方法
管理学决策树方法一、决策树方法的基本概念。
1.1 啥是决策树呢？简单来说，这就像是咱们在森林里找路一样。
决策树是一种树形结构，它有一个根节点，就像大树的根，从这个根节点开始，会分出好多枝干，这些枝干就是不同的决策选项。
比如说，一个企业要决定是否推出一款新产品，这就是根节点的决策。
1.2 然后每个枝干又会根据不同的情况继续分叉。
就好比这新产品推向市场，可能会遇到市场反应好和市场反应不好这两种大的情况，这就像是枝干又分叉了。
这每一个分叉点都代表着一个事件或者决策的不同结果。
二、决策树方法在管理学中的重要性。
2.1 在管理里啊，决策树可太有用了。
就像那句老话说的“三思而后行”，决策树就是帮咱们管理者好好思考的工具。
它能把复杂的决策过程清晰地展现出来。
比如说，一个公司要扩大业务，是选择开拓新市场呢，还是在现有市场深耕呢？这时候决策树就能列出各种可能的结果。
如果开拓新市场，可能会面临新的竞争对手，就像进入了一片未知的丛林，充满了风险；如果在现有市场深耕，可能会面临市场饱和的问题，就像在一块已经耕种很久的土地上，肥力可能不足了。
2.2 决策树还能让咱们量化风险。
咱们不能总是靠感觉来做决策啊，那可就成了“盲人摸象”了。
通过决策树，我们可以给不同的结果赋予概率，就像给每个岔路标上成功或者失败的可能性。
这样管理者就能清楚地看到每个决策背后的风险和收益。
比如说，一个项目有60%的成功概率，但是成功后的收益很大；另一个项目有80%的成功概率，但是收益比较小。
这时候决策树就能帮我们权衡利弊。
2.3 而且啊，决策树有助于团队沟通。
大家都能看着这个树形结构，一目了然。
就像大家一起看一张地图一样，都清楚要往哪里走。
团队成员可以针对决策树上的每个节点、每个分支进行讨论。
这样就不会出现“各说各话”的情况，大家都在同一个框架下思考问题。
三、如何构建决策树。
3.1 首先要确定决策的目标。
这就像确定大树的根一样重要。
比如说，我们的目标是提高公司的利润，那所有的决策分支都要围绕这个目标来展开。
风险型决策方法决策树方法
3
• 计算完毕后，开始对决策树进行剪枝， 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， 外的其他所有分枝，最后步步推进到第 一个决策结点， 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 方案的舍弃叫做修枝， “≠”的记号来表示，最后的决策点留 ”的记号来表示， 下一条树枝，即为最优方案。 下一条树枝，即为最优方案。
1
状态节点 2 方案分枝
概率分枝 4 概率分枝 5
结果节点
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
2
• 应用决策树来作决策的过程，是从右向 应用决策树来作决策的过程， 逐步后退进行分析。 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 期望值的大 值和概率枝的概率，计算出期望值的大 确定方案的期望结果， 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。 同方案的期望结果作出选择。
补充： 补充： 风险型决策方法——决策树方法 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 风险决策问题的直观表示方法的图示法。 像树，所以被称为决策树。 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， 决策树的结构如下图所示。图中的方块代表决策节点， 的结构如下图所示 从它引出的分枝叫方案分枝。每条分枝代表一个方案， 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， 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 从它引出的概率分枝， 及其发生的概率。 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， 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。 状态下的结果值。
五个有效的决策方法
五个有效的决策方法决策是人们在面临选择时做出判断和决策的过程，它在我们的日常生活中扮演着至关重要的角色。
无论是个人生活还是工作环境，我们都需要不断做出决策来应对各种挑战和问题。
然而，面对众多的选择，我们有时会感到困惑和不确定。
为了帮助我们做出更加明智和有效的决策，以下是五个有效的决策方法。
方法一：SWOT分析SWOT分析是一种常用的决策分析工具，可以帮助我们评估一个决策的优势、劣势、机会和威胁。
这个方法通过系统性地考虑内部和外部因素，帮助我们了解我们所处的环境和资源，并评估潜在的风险和机遇。
通过SWOT分析，我们可以更好地了解我们自己的优势和劣势，找到最适合我们的选择。
方法二：决策树决策树是一种图形化的工具，可以帮助我们在决策过程中有条不紊地考虑各种可能的选择和结果。
它通过将不同的决策和结果组织成一个树状结构，使我们可以清楚地看到每个决策的潜在后果。
通过逐步分析每个决策点和可能的结果，我们可以更好地预测和评估可能的风险和收益，从而做出更加明智和理性的决策。
方法三：利弊权衡利弊权衡是一种常用的决策方法，它通过比较不同选择的利弊，从而确定最佳的决策方案。
在利弊权衡中，我们需要明确每个选择的优点和缺点，并考虑它们对我们的目标和长期利益的影响。
通过仔细分析和评估每个选择的优缺点，我们可以找到最适合我们的选择，并做出明智的决策。
方法四：决策矩阵决策矩阵是一种结构化的决策方法，可以帮助我们系统地评估不同选择的重要因素和权重。
在决策矩阵中，我们列出所有可能的选项，并对每个选项进行评分和排名。
通过考虑每个因素的重要性和权重，我们可以计算出每个选择的总得分，并据此做出决策。
决策矩阵可以帮助我们将复杂的决策问题简化为可管理的部分，从而更好地理解和评估不同的选择。
方法五：经验法则经验法则是一种基于我们过去经验和直觉的决策方法。
虽然它可能缺乏科学性和精确性，但对于一些简单和日常的决策问题，它可以提供快速和有效的解决方案。
五种有效的决策方法
五种有效的决策方法在工作和生活中，我们常常需要做出各种决策，而决策的质量往往决定了我们的成功与否。
然而，面对众多的选择，我们有时候会感到困惑和犹豫。
为了帮助我们做出更有效的决策，以下将介绍五种有效的决策方法。
一、目标导向决策（Goal-Oriented Decision-Making）目标导向决策是一种常用的方法，它强调将决策过程与目标对齐。
首先，我们需要明确决策的目标是什么，将注意力集中在实现这个目标上。
其次，我们需要搜集必要的信息，并经过分析和评估，找到最符合目标的方案。
最后，我们需要实施并监控选择的方案，确保我们朝着目标迈进。
二、RACI矩阵决策（RACI Matrix Decision-Making）RACI矩阵是一种常用的决策工具，用于明确各个决策参与者的角色和责任。
在这种决策方法中，R代表“负责”（Responsible），A代表“批准”（Accountable），C代表“协调”（Consulted），I代表“知情”（Informed）。
通过使用RACI矩阵，我们可以清楚地定义每个角色的任务和权力，确保决策过程有效和高效。
三、SWOT分析决策（SWOT Analysis Decision-Making）SWOT分析是一种常用的决策工具，用于评估一个决策方案的优势、劣势、机会和威胁。
通过分析内部优势和劣势以及外部机会和威胁，我们可以更好地了解决策方案的潜在风险和契机。
基于SWOT分析的结果，我们可以做出更明智的决策，并采取相应的措施来提高成功的可能性。
四、决策树分析（Decision Tree Analysis）决策树是一种图形化的决策工具，可以帮助我们理清复杂的决策流程和不同选择之间的关系。
通过将决策过程分解为一系列的问题和可能的结果，我们可以更清楚地看到每个选择的后果和风险。
决策树分析可以帮助我们系统地思考并选择最佳的决策路径。
五、多因素决策分析（Multi-Criteria Decision Analysis）多因素决策分析是一种综合性的决策方法，可以将多个因素纳入考虑，评估不同方案的综合性能。
领导者的决策技巧六个实用方法
领导者的决策技巧六个实用方法领导者在组织中扮演着关键的角色，他们需要在各种情况下做出明智的决策。
一个优秀的领导者需要具备一定的决策技巧，以确保组织的顺利运转和持续发展。
本文将介绍六个实用的决策方法，帮助领导者做出明智的决策。
1. 分析决策方法分析决策方法是一种结构化的方法，领导者在做决策之前需要收集相关的信息并对其进行分析。
在这个过程中，领导者需要明确问题的本质、目标和约束条件，并对可能的解决方案进行评估和比较。
通过系统地分析数据和信息，领导者能够更好地了解局势，作出准确的决策。
2. 直觉决策方法直觉决策方法是基于领导者的经验和直觉进行决策的方式。
在某些情况下，领导者可能无法收集到足够的信息或没有足够的时间来进行详尽的分析。
这时候，领导者需要依靠自己的直觉和经验做出决策。
虽然直觉决策方法相对主观，但在特定情况下，它可以帮助领导者作出快速而准确的决策。
3. 团队决策方法团队决策方法是一种将多个人的意见和建议纳入决策过程的方式。
领导者可以召集团队成员，共同讨论和分析问题，并通过集思广益来找到最佳解决方案。
团队决策方法能够充分发挥团队成员的专业知识和经验，提高决策的质量和可行性。
4. 决策树方法决策树方法是一种图形化的分析工具，可用于制定决策的流程和步骤。
领导者可以通过绘制决策树，将问题分解成一系列的选择和结果，并明确每个选择的潜在风险和收益。
决策树方法可以帮助领导者系统地分析和比较不同的决策选项，找到最佳方案。
5. 风险管理方法领导者在做决策时需要考虑潜在的风险和不确定性。
风险管理方法是一种通过识别和评估潜在风险，并采取相应措施来降低或避免风险的方法。
领导者可以利用风险管理方法对决策方案进行全面的风险评估，以保证组织在面对挑战和不确定性时能够做出明智的决策。
6. 后评价方法后评价方法是一种在决策实施后对其结果进行评估和反思的方式。
领导者可以通过观察和分析决策的结果，总结经验教训，并对今后的决策做出调整和改进。
决策树分析方法
遗传算法
通过遗传算法对决策树进行优化，将决策树的每个节 点视为一个个体，利用遗传算法中的交叉、变异等操 作对个体进行优化，以得到最优的决策树。
05
决策树分析方法的实践案 例
案例一：投资决策分析
总结词
决策树分析方法在投资决策分析中应用广泛 ，帮助投资者对投资项目进行风险评估和决 策。
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，为投资者提供更加全
利用贝叶斯定理对决策树进行优化， 通过对每个节点的样本数据应用贝叶 斯定理，计算出每个节点的最优决策 类别。
最大似然估计
利用最大似然估计对决策树进行优化 ，假设每个样本的类别概率是独立的 ，通过计算每个节点的最大似然估计 值来确定最优决策类别。
模拟优化法
蒙特卡洛模拟
通过蒙特卡洛模拟方法对决策树进行优化，对每个节 点的样本数据进行随机抽样，模拟出每个节点的最优 决策类别。
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 价值，能够帮助决策者对不确定的信息和数 据进行处理和分析，提高决策的准确性和可 靠性。
详细描述
在不确定型决策中，决策树分析方法可以用 于处理不确定的信息和数据，包括概率、模 糊性、随机性等。通过对不确定的信息和数 据进行定性和定量分析，决策树分析方法能 够提供更准确的决策依据，减少决策的不确 定性和不可靠性。
缺点
决策树也存在一些缺点。首先，它对数据的要求较高，需要全面、准确的数据来进行决策分析。其次 ，决策树的分支容易变得复杂，导致决策者难以理解和掌握所有的分支情况。最后，决策树可能存在 主观性较强的问题，因为不同的人对同一问题的看法和解释可能存在差异。
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决策树法指借助树状图，按照客 观概率的大小，计算出各个方案 的期望值，进行比较，从中选择 一个满意方案。
决策树的运用:“五个要素三个步骤”
• 五个要素 ：决策结点、方案枝、自然状态点、概率分枝、损益值。
决策 结点
自然 状态 结点
概率枝
自然 状态 结点
损益值 损益值
• 三个步骤：绘图、计算、剪枝
某公司计划未来3年生产某种产品，需要确定产品批量。根据预测估计，这种产品的市 场状况的概率是：畅销为0.2；一般为0.5；滞销为0.3。现提出大、中、小三种批量的生 产方案，求取得最大经济效益的方案。
第一步 绘制决策树图
第二步 计算：
1.计算各方案的期望收益值
一个方案的期望值是该方案在各种可能状态下的损益值与其对应的概率的乘积之和。计算公式为: 期望收益值=Σ(损益值×概率值)×经营年限
大批量生产方案的期望收益值：【0.2×40+0.5×30+0.3×（-10）】×3=60 中批量生产方案的期望收益值：（0.2×30+0.5×20+0.3×8）×3=55.2 小批量生产方案的期望收益值：（0.2×20+0.5×18+0.3×14）×3=51.6决策方法决策树法Fra bibliotek学习目标
1．理解决策树法的涵义； 2．掌握决策树法的模型； 3．掌握决策树法的基本步骤。
1．能够运用决策树法计算方案中的损益值； 2．能够从备选方案中选择出最佳决策方案； 3．能够在实际生活中运用决策树法定量分析。
按决策问题所处的条件划分
确定性决策
不确定性决策
风险性决策
什么是风险型决策？
2.计算各方案的预期净收益
一个方案的预期净收益等于该方案期望收益值扣除其投额。即： 预期净收益=期望收益值-投资额
将各方案的期望收益值写在相应方案结点的上方：