决策树法
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。
名词解释 决策树法
名词解释决策树法
决策树法（Decision Tree）是一种常用的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。
它通过构建一棵树状结构来进行决策和预测。
决策树的构建过程基于对数据集的特征进行分析和划分，以最小化分类误差或最大化信息增益。
树的每个内部节点表示一个特征，每个分支代表该特征的一个取值，而叶节点表示最终的分类或回归结果。
在分类问题中，决策树通过对特征进行划分，将数据集分成不同的类别。
在回归问题中，决策树通过对特征进行划分，预测出连续的数值结果。
决策树的优点包括易于理解和解释，能够处理离散和连续特征，对缺失数据有较好的容忍性，并且可以处理多类别问题。
然而，决策树也存在一些缺点，如容易过拟合、对噪声敏感等。
为了克服决策树的缺点，还有一些改进的算法，如随机森林（Random Forest）和梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree），它们通过集成多个决策树来提高预测性能。
决策树法在许多领域都有广泛的应用，包括医学诊断、金融风险评估、客户分类等。
它是一种强大的工具，可以帮助人们从复杂的数据中提取有用的信息，并做出准确的决策。
简述决策树方法的具体步骤。
简述决策树方法的具体步骤。
决策树是一种常用的机器学习算法，其可以通过对数据集的特征进行划分来进行分类或预测。
决策树方法的具体步骤如下：1. 数据准备：收集需要进行分类或预测的数据，并进行数据清洗和预处理。
这包括数据的去重、缺失值处理、异常值处理等。
2. 特征选择：从数据集中选择最佳的特征作为决策树的根节点。
常用的特征选择方法有信息增益、信息增益比、基尼指数等。
3. 划分数据集：根据选择的特征，将数据集划分为多个子集。
每个子集都包含了特征取值相同的样本。
这一步骤会将数据集分为多个分支。
4. 递归构建决策树：对每个子集重复上述步骤，选择最佳的特征作为该子集的根节点，并将该子集划分为更小的子集。
这一过程会不断递归进行，直到满足停止条件为止。
5. 停止条件：构建决策树的过程中，需要设定一些停止条件，以防止过拟合。
常用的停止条件有：决策树的深度达到预定值、节点中的样本数小于阈值、节点中样本的类别完全相同等。
6. 剪枝：决策树的构建可能会过度拟合训练数据，导致泛化能力较弱。
为了解决这个问题，可以对决策树进行剪枝。
剪枝可以分为预剪枝和后剪枝两种方法。
预剪枝是在构建决策树时，在每次划分节点前进行估计，若划分后无显著提升，则停止划分。
后剪枝是在构建好决策树后，从底部开始，逐层向上对非叶节点进行剪枝操作。
7. 决策树的评估：使用测试数据集来评估决策树的性能。
常用的评估指标有准确率、召回率、精确率、F1值等。
8. 决策树的应用：使用构建好的决策树对新样本进行分类或预测。
将新样本从决策树的根节点开始，依次根据特征的取值选择分支，直到叶节点，即可得到分类或预测结果。
决策树方法是一种直观且易于理解的机器学习算法，其构建过程简单明了，并且可以处理多分类和连续型特征。
然而，决策树也有一些局限性，如容易过拟合、对数据的小变化敏感等。
为了克服这些问题，可以使用集成学习方法如随机森林、梯度提升树等来提高决策树的性能。
决策树方法是一种常用的机器学习算法，通过对数据集的特征进行划分来进行分类或预测。
决策树法
• 某公司为生产一种新产品而投资建厂，生成期为10年， 根据市场研究，有三种可能的市场前景：（1）前两年 销路好，后八年销路也好的概率为0.4；（2）前两年销 路好，后八年销路差的概率为0.2；（3）前两年销路差， 后八年销路差的概率为0.4；该项目由下述两个备选方案： • 方案1：建大厂，初始投资为400万元，预期前两年若销 路好，年净收益为86.1万元；若销路差（不论前两年还 是后8年），年净收益为59.8万元。 • 如果前两年销路好，后8年销路仍好，年净收益为165 万元，如果后8年销路变差，年净收益为85.4万元。 • 方案2：建小厂，初始投资为260万元，预期前两年若销 路好，年净收益为73.8万元；若销路差，年净收益为 69.7万元；如果前两年销路好，可考虑两个方案：扩建 与不扩建。（1）如果扩建，再追加投资317.3万元，扩 建后若销路好，年净收益为183万元；如果销路不好， 年净收益为47.1万元。（2）如果不扩建，若销路好，年 净收益为82.5万元；如果销路差，年净收益为59.8万元。 • 如果I=15%，试用决策树法为该公司选择建厂方案。
1
决策步骤：
（1）根据决策问题绘制决策树
（2）计算概率分支的概率值和相应的 结果节点的收益值 （3）计算各概率点的收益期望值
（4）确定最优方案
2
例1 求建厂方案
• 为生产某产品，计划建厂，建大厂，投资300 万元，小厂投资160万元，都是使用10年。每 年的损益值如下表所示。
自然状态 概率 销路好 销路差 0.7 0.3 建大厂 100 -20 建小厂 40 10
7
• 问应选择哪个方案？
3
例1 决策树分析
好0.7 64*10 1 340 决 策 100ຫໍສະໝຸດ 大 建 -300厂
(三)决策树方法
(三)决策树方法决策树是机器学习中最常用的方法之一。
它是一种基于树形结构的分类模型，可以对数据进行预测和分类。
决策树方法的基本思想是将数据集分成一些小的、可处理的数据集，每个数据集都对应着一个子节点，然后根据不同的特征和属性对数据集进行划分，在每个子节点上再次进行判断，直到所有数据都被分到某个子节点中。
在这个过程中，我们选择特征和属性可以使得节点之间的“混乱程度”尽量小，以达到最好的分类效果。
决策树方法的一大优点是易于理解和解释，它可以给出决策过程的逻辑和推理过程。
同时，决策树也具有可监督学习的特点，可以使用已有的数据进行训练和模型的建立。
决策树方法在实际应用中有很广泛的应用，比如我们可以使用决策树对疾病进行诊断，对金融数据进行风险评估等等。
决策树的构建方法主要有三种：ID3(Iterative Dichotomiser 3)，C4.5和CART(Classification and Regression Tree)。
其中，ID3是最早的决策树构建方法，它通过计算信息增益来选择最优的特征和属性进行划分，但是ID3对于缺失值的处理不好。
而C4.5是ID3的改进版，它引入了信息增益比的概念，可以更好地处理缺失值问题，并且可以进行连续性特征的划分。
CART是一种具有更广泛适用性的决策树构建方法，它可以用于分类和回归问题。
CART 采用基尼指数来选择最优的特征和属性进行划分，实现简单，并且可以进行剪枝处理，避免过拟合现象。
总之，决策树方法是机器学习中非常重要和实用的一种方法，其构建简单、易于理解和解释，可以帮助我们从海量的数据中得到有意义的信息，对决策和分类提供重要的支持和指导。
决策树法的实施步骤
决策树法的实施步骤1. 理解决策树法决策树是一种常用的机器学习算法，用于预测和分类问题。
它是一棵树状结构，其中每个内部节点表示一个特征，每个分支表示一个特征的取值，而每个叶节点表示一个预测的结果。
决策树法通过对数据进行划分，选择最佳的特征来构建树，并根据树的结构进行预测。
2. 收集和准备数据在实施决策树法之前，需要收集和准备数据。
这包括获取相关数据集，并进行数据清洗和预处理。
确保数据集中的数据完整、准确且适用于决策树算法的实施。
3. 划分数据集划分数据集是用于训练和测试决策树模型的重要步骤。
通常将数据集分为训练集和测试集两部分。
训练集用于构建决策树模型，而测试集用于评估决策树的性能和准确度。
4. 选择特征选择最佳的特征来构建决策树是决策树法的关键步骤。
通常使用特征选择算法，如信息增益、增益率或基尼指数等，来评估每个特征的重要性并选择最佳的划分特征。
5. 构建决策树通过递归的方式构建决策树。
从根节点开始，根据选择的特征进行划分，将数据集分成子集。
然后对每个子集递归进行子树的构建，直到满足停止条件，例如子集中的所有实例属于同一类别或子集中的特征已被完全使用。
6. 剪枝决策树的剪枝是为了避免过度拟合训练数据，提高决策树模型的泛化能力。
剪枝可以通过预剪枝或后剪枝来实现。
预剪枝是在构建树的过程中进行剪枝，而后剪枝是在构建完整树之后再进行剪枝。
7. 预测和评估构建完成决策树后，使用测试集对模型进行预测。
将测试集的特征输入决策树模型，根据决策树的判定规则得到预测结果。
然后与测试集的真实结果进行比较，评估决策树模型的准确度和性能。
8. 优化决策树模型通过评估决策树模型的性能，可以发现模型的不足之处。
根据评估结果，对决策树模型进行优化，如调整参数、增加特征等，提高决策树模型的准确度和泛化能力。
9. 应用决策树模型在完成决策树模型的优化后，可以将其应用于实际问题中。
利用已构建的决策树模型进行预测和分类，帮助解决具体的决策问题。
问答题决策树法
问答题决策树法（Question-Answering Decision Tree Method）是一种基于决策树的问答系统技术。
下面是该方法的一般步骤：
1. 数据收集：收集用于构建问答系统的相关数据，包括问题和对应的答案。
这些数据可以来自各种来源，如知识库、文档或者预先准备的问答数据集。
2. 特征提取：根据问题和答案，提取有关特征，用于构建决策树。
这些特征可以是问题的关键词、上下文信息、问题类型等。
3. 构建决策树：使用已收集的问题和答案数据集来建立决策树模型。
决策树是一种树状结构，每个节点代表一个问题或特征，每个分支代表一个可能的答案或决策。
4. 决策和回答：根据用户输入的问题，通过决策树逐步向下进行，直到叶子节点，然后返回对应的答案。
5. 优化和训练：根据系统使用过程中的反馈和用户对答案的评价，不断优化和更新决策树模型。
可以使用机器学习算法来训练决策树，提高问答系统的准确性和效率。
问答题决策树法是一种简单而直观的问答系统建模方法，可以根据问题的特征逐步进行决策，达到回答问题的目的。
然而，它可能过于依赖预定义的问题和答案数据集，对于未知问题的处理可能有限。
因此，在实际使用中，需要根据具体情况对模型进行优化和改进。
决策树
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年度损益值
单位/万元
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• 解：决策分析步骤： • （1）绘制决策树，如图 所示： • （2）计算各方案的期望损益值。
•
•
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• 节点②：[100×0.7+(-30) ×0.3]×10-280=330 节点② × × 万元） （万元） • 节点③：[45×0.7+10×0.3]×10-150=195（万 节点③ × × × （ 元） • 将以上计算结果填入决策树的相应节点② 将以上计算结果填入决策树的相应节点②、③ 处上方，表示两个方案可获得的经济效果。 处上方，表示两个方案可获得的经济效果。 • （3）剪枝决策。通过对两个方案的最终期望收益 ）剪枝决策。 值比较可知， 值比较可知，对生产线进行全部改造的方案更加 合理。它在10年期可使企业收回 年期可使企业收回280万元的投资， 万元的投资， 合理。它在 年期可使企业收回 万元的投资 并获利330万元，经济效果明显优于生产线的部 万元， 并获利 万元 分改造方案，因而， 分改造方案，因而，最佳决策方案应为全部改造 生产线方案。在决策树上应剪去A2部分改造生产 生产线方案。在决策树上应剪去 部分改造生产 线方案枝，保留A1全部改造生产线方案枝。 线方案枝，保留 全部改造生产线方案枝。 全部改造生产线方案枝
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多阶段决策
• 多阶段决策是指在一个决策问题中包含着 两个或两个以上层次的决策， 两个或两个以上层次的决策，即在一个决 策问题的决策方案中又包含着另一个或几 个决策问题。 个决策问题。只有当低一层次的决策方案 确定之后，高一层次的决策方案才能确定。 确定之后，高一层次的决策方案才能确定。 因此， 因此，处理多阶决策问题必须通过依次的 计算、分析和比较， 计算、分析和比较，直到整个问题的决策 方案确定为止。 方案确定为止
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任务评价
考评内容
决策树分析法训练
内容
分值 教师评价 自我评价 实际 （70%） （30%） 得分
有较强的分析能力，分析过程准 30 确无误。
决策树画法准确、相关概念清楚 20 、解决问题思路清晰。
考评 标准
计算结果准确、结论正确
20
小组成员配合好、体现良好的团 15 队精神。
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重点内容网络图
计划职能及程序
计划程序
环境分析与问
题界定
培
养
：
创新与运筹
计
划
与 决
决策
策
能
力
环境分析
管理问题界定 思维与创意 管理方案运筹 决策与分类 决策程序 定性决策方法 定量决策方法 目标制定
SWOT法、五力法 价值链分析
基本模型
创造技法
时空与活动运筹
按重复程度分类 按确定程度分类
决策程序
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主要内容
兴趣导入 设疑初探 任务情景 任务分析 任务执行 课堂小结
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兴趣导入
开展游戏
参加游戏人员在10人以上，在规定的时间内全部站到1开 的报纸上（特别说明，全部的脚不能站出报纸的边界）， 给各组5分钟的时间讨论，讨论方案保密。
揭示课题
一项决策在确定后，能否最后取得成功，决策本身性质 的优劣成为至关重要的主导因素。那么如何做出正确科 学的决策呢？
头脑风暴法
盈亏平衡分析、 决策树法
计划职能实务
战略与政策
政策
返回
计划编制
计划书基本结构
17
0.7
30000
18000
0.3
-10000
7000
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任务分析
定量决策方法的定义 决策树法的涵义 决策树法的要素 决策树法的基本步骤
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1、定量决策方法
所谓定量决策法，是指应用数学 方法和计量工具，对决策问题中的 变量、目标、环境条件及其相互关 系，用数学关系式（数学模型）表 示出来，通过计算得出结果，比较、 择优的决策方法。
三个步骤：绘图、计算、剪枝
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任务执行
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。
Glxjcx3-3.swf法
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设疑初探
情境背景
根据“中智上海”最新的雇佣前景调查结果显 示：中国内地2010年第一季度的就业前景继续向 好，预计增加员工人员的企业比例为19%，其中， 重庆、西安、青岛、银川等城市的雇佣前景超过 北京、上海、广州等一线城市，这预示着二、三 线城市将给求职者带来更多的就业机会。
返回 6
设疑初探
返回10
2、决策树法的涵义：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。
3、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
方案枝 自然 状态 结点
自然
方案枝 状态 结点
概率枝
损益值 损益值
讲解清晰流畅。
15
合计
100
返回 14
课堂小结
“好的开始是成功的一半”。对于企业管理工作来讲，好的决策 是企业管理成功的一半，而好的决策得益于好的决策方法。决策树法 作为一种决策技术，已经被广泛的应用于企业的投资决策之中，它是 一种最常见、最普及的规避风险的的方法。
这种方法能展示可出现的各种自然状态，以及各个可行方法在 各种不同状态下的期望值；能直观地显示出整个决策问题在时间和决 策顺序上不同阶段的决策过程； 在应用于复杂的多阶段决策时，阶 段明显，层次清楚，便于决策机构集体研究，可以周密地思考各种因 素，有利于做出正确的决策。方法简单，易于掌握，应用性强，适用 范围广。希望大家在将来的工作和学习中，能够运用好决策树法，来 为我们服务。
定量决策方法 —决策树法
何妍主讲
1
定量决策方法 —决策树法
教学目标 主要内容 重点内容网络图
2
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。
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1.在决定某问题时，我依靠自己的判断。 2.在决定某一问题时，我喜欢听取并采纳他人的忠告和建议。 3.一旦做出了决定，我通常会坚持到底。 4.如果别人有更好的方案，我总是愿意改变自己的观点。 5.一般情况下，我认为自己的判断不比别人差，甚至优于别人的判断。 6.我认为，自己的判断常常可以通过听取别人的意见来加以改进。 7.即使有可能遭到大多数人的反对，我仍然愿意坚持自己与众不同的立场。 8.当大多数人支持我的观点时，我会更加相信自己的观点是对的。 9.我比大多数人更信赖自己。 10.我在很大程度上依靠别人。 11.我认为，在做决策时没有必要听取别人的意见。 12.我发现，在做决策之前，广泛听取他人的意见是有帮助的。
情境导入
各位同学即将面临毕业，到底 是选择前往发达的一线城市大展 拳脚还是留在安稳的三线城市安 居乐业呢？
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任务情景
张三是青海西宁某大学即将毕业的学生，他打算 做一个3年的规划，可以选择去北京工作或留在 青海工作，净收入情况如下表：
自然状态
经济景气 经济不景气
概率 北京（元/年）西宁（元/年）