决策树分析法
决策树分析方法
采用Bagging、Boosting等集成学习方法，结合多个决策树模 型的预测结果，提高整体模型的泛化能力。
尝试不同算法
对比不同决策树算法（如ID3、C4.5、CART等）在相同数据集 上的表现，选择最适合当前问题的算法。
05
决策树分析的实战应用
信用风险评估
风险分层
决策树分析可以将客户按照信用风险进行分层，有助于银行、金 融机构等更好地管理风险。
特征选择
通过对客户的各种特征进行分析，决策树可以找出对信用风险影响 最大的特征，提高评估准确性。
自动化评估
决策树模型可以自动对新客户进行信用风险评估，提高工作效率。
医疗诊断辅助
症状分析
通过对病人的症状进行决策树分析，可以辅助医 生进行疾病诊断，提高诊断准确性。
疾病预测
决策树模型可以根据病人的历史数据和遗传信息 ，预测病人未来患病的风险。
构建决策树
1 2 3
选择划分属性
根据某种策略（如信息增益、基尼指数等）选择 最优划分属性，将数据集划分为若干子集。
递归构建子树
对每个子集重复上述划分过程，直到满足停止条 件（如叶子节点样本数小于阈值、划分属性已用 完等）。
剪枝处理
为防止过拟合，可采用预剪枝（在构建过程中提 前停止）或后剪枝（在构建完成后删除部分子树 ）进行简化。
治疗方案选择
根据病人的具体情况，决策树分析可以帮助医生 选择最合适的治疗方案。
营销策略制定
市场细分
决策树分析可以对市场进行细分，找出不同客户群体的特点和需求 ，提高营销策略的针对性。
产品推荐
通过分析客户的购买历史和兴趣爱好，决策树可以为客户提供个性 化的产品推荐。
营销效果评估
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）。
决策树分析法
4
决策树问题的求解
第二个问题：在当前时点t=0，是否应选择探 井？ 在决策树问题中，不被选择的方案要从决
埃克森公司是否应该进行探测活动？如果探测之后又应 该如何决策？
1
决策树分析法的步骤
画出决策树图形
决策树图形是对决策问题的图形反映，包括表示，在该点需要做出决策 方案枝：由决策点起自左向右画出的直线，代表需
要做出的决策方案 机会点： 也叫状态点，一般用圆圈表示，代表备选
在探测成功情况下，选择进行投资方案的净现值的期望 值为：
E[NPV] = -100 + (50*0.25+30*0.5+10*0.25)/0.1 = $200 在探测成功情况下，选择不进行投资方案的净现值为0。 根据NPV准则，应该选择NPV较大的方案，即探测成功情 况下应进行投资。 在探测失败情况下，选择进行投资方案的净现值的期望
策树中剪去，只保留选择的方案 在当前时点t=0，选择探井方案的净现值的
期望值为：
E[NPV] = -10+(0.2200+0.80)/(1+10%)= 26.36 不进行探井方案的净现值为0。 根据NPV准则，应该选择NPV较大的方案，即进 行探井。
对埃克森公司的这一决策树问题，应该选择首 先进行探井，如果探井成功就进行投资，探井 失败就不进行投资。
5
感谢您的阅读收藏，谢谢！
决策树分析法(续)
序贯决策举例：
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。
决策树
10
年度损益值
单位/万元
11
• 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。
•
•
12
• 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
13
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
如何利用决策树分析解决问题
如何利用决策树分析解决问题决策树是一种常见且有效的数据分析工具，它能够帮助我们理清问题的逻辑关系并做出准确的决策。
无论是在商业、科研还是日常生活中，决策树都具有广泛的应用。
本文将介绍如何利用决策树分析解决问题，并提供一些实用的技巧和案例分析。
一、决策树的基本概念决策树是一种以树状结构表示决策规则的模型。
它由根节点、内部节点和叶节点组成，其中根节点代表问题的提出，内部节点代表问题的判断条件，叶节点代表问题的解决方案。
通过依次对问题进行判断，最终到达叶节点得到问题的解决方案。
二、决策树的构建方法构建一棵决策树需要以下几个步骤：1. 收集数据：收集问题相关的数据，并整理成表格的形式。
表格的每一行代表一个样本，每一列代表一个特征。
2. 选择划分属性：根据数据的特征进行划分属性的选择，常用的指标有信息增益、信息增益率、基尼指数等。
3. 构建决策树：根据选择的划分属性，递归地对数据进行划分，直到所有的样本都属于同一个类别或者无法继续划分为止。
4. 剪枝处理：根据实际情况对决策树进行剪枝处理，避免过拟合问题。
三、决策树的应用案例1. 商业决策：决策树可以帮助企业根据过去的销售数据和市场情况，对不同的产品进行合理的定价策略、推广策略和促销策略的制定。
2. 医学诊断：决策树可以对疾病的症状和检测结果进行分析，并帮助医生判断疾病的类型和治疗方案。
3. 个人贷款：银行可以利用决策树对个人信用评级进行分析，从而判断是否给予贷款以及贷款的利率和额度。
4. 电子商务推荐系统：决策树可以根据用户的购买记录和兴趣偏好，为用户推荐相似的商品或服务。
四、决策树分析的注意事项1. 数据质量：决策树的准确性和稳定性依赖于数据的质量，因此需要对数据进行清洗和预处理，排除噪声和异常值。
2. 属性选择：划分属性的选择对构建决策树的准确性和效率有重要影响，需要根据具体问题选择合适的划分属性。
3. 过拟合问题：决策树容易过拟合训练数据，在构建决策树时需要进行剪枝处理或采用其他方法避免过拟合。
决策树分析方法PPT课件( 39页)
• 适用于对银行盈利能力数量分析，根据影响指 标相关要素的数量变化，探求各要素变化的原 因以及影响程度
• 同样的方法也可运用于银行其他情况的分析
2019/6/23
3
目录
1. 概念和作用 2. 决策树体系结构 3. 决策树运用基本要素 4. 决策树运用示例 5. 决策树运用示例分析结论
本季度
上季度
第一步 第二步 第三步
初步判断：处于平均水平
2019/6/23
22
分析结论一─对当期盈利分析
• 计算数据显示该银行的盈利比率为 1.28%，同类型银行的平均数为1.29% ，表明该银行居于同类型银行的中间位 置
• 该银行的百分比排名为51，表示在同类 型银行中，有49%高于该行的1.28%比 率，而有51%低于该比率
时间点 平均资产 净收入 同类型银行数
该银行 同类型 百分比排名
边际分析 指标对各类平 均资产百分比
贷款分析 指标对各类平 均资产百分比
流动性分析
资本分析
增长比率
2019/6/23
12
分析过程
• 由概要指标开始分析 • 鉴别差异 • 分析差异的原因 • 考虑所有的影响要素 • 深究细节 • 确定问题的根本原因
决策树分析方法─非现
场数据分析法
2019/6/23
1
目录
1. 概念和作用 2. 决策树体系结构 3. 决策树运用基本要素 4. 决策树运用示例 5. 决策树运用示例分析结论
2019/6/23
2
概念和作用
• 决策树分析是数量分析方法
• 决策树是一种树状结构，其分析由树根节点开 始逐层展开，每一分支树枝前后节点具有数量 逻辑关系
决策树分析——精选推荐
决策树分析进⾏科学的决策是项⽬评估⼯作中的主要⽬的之⼀。
科学的决策⽅法就是对⽐判断，亦即对拟建项⽬的备选⽅案进⾏⽐选。
但是，决策存在⼀定的风险性，项⽬评估⼯作中的⼤量决策基本是属于风险型决策。
概率分析为在风险条件下决定⽅案取舍的⽅法，决策树分析也是常⽤的风险决策⽅法之⼀。
所谓决策树分析，就是利⽤概率分析原理，⽤树状图描述备选⽅案的内容、参数、状态以及在实施过程中不同阶段⽅案的相互关系，对⽅案进⾏系统分析和评估的⽅法。
应⽤决策树分析法不仅能进⾏单阶段决策，⽽且对多阶段决策也是⾏之有效的。
⼀、决策树的结构决策树是以⽅框和圆圈为结点，并有直线连接⽽成的⼀种像树形状的图形，它是由以下⼏个因素构成：（⼀）决策点与⽅案枝某项决策的出发点，称为决策点，⽤⽅框"⼝"表⽰。
⽅框内可⽤符号表⽰其为第⼏级决策点。
某项决策应有若⼲可供选择的⽅案，⽤从决策点引出的若⼲条直线“—”表⽰，叫做⽅案枝。
在⽅案枝的上下侧可注明⽅案的含义及参数。
（⼆）状态结点与状态枝⽅案在实施过程中由于存在风险性与不确定性，可能出现多种机会或状态，⽅案在各种⾃然状态下所能获得的结果(如收益或成本)⽤圆圈“○”表⽰，称为状态结点或机会点。
每⼀⽅案可能出现的各种状态⽤由状态结点引出的若⼲条线"—"表⽰，称为状态枝。
各种状态的代号与概率等参数可标在状态上下侧，故⼜称其为概率枝。
（三）结果点与损益现值⽅案在某种状态下可能获得的结果⽤“△”表⽰，称为结果点在结果点之后可分别列出其损益现值，所谓损益现值就是对⽅案在某种状态下损失或收益的度量结果的现值，即状态净现值。
由以上符号构成的图形像⼀棵树，所以称为决策树。
如下图所⽰：图决策树决策树作为⼀种决策⼯具，它分析简捷，形象直观，可以把决策问题的全部决策⽅案和可能出现的各种⾃然状态，以及不同⾃然状态下的结果，都形象地显⽰在全部的决策过程中。
它是帮助项⽬评估⼈员进⾏分析⽐较⽅案的有⽤⼯具，近年来在项⽬评估⼯作中得到了⼴泛应⽤。
决策树分析法2篇
决策树分析法2篇第一篇：决策树分析法简介决策树分析法是一种常经用的决策分析工具，其优势在于简单易懂、适用性广泛和可视化程度高。
在业务决策过程中，决策树分析法可以帮助我们更好地理解各种决策因素之间的关系，以及每个决策节点所带来的风险和机会。
本文将介绍决策树分析法的基本原理、应用场景和方法，供读者参考。
一、基本原理决策树分析法基于决策树模型，通过将问题分解为一系列的节点和分支，最终确定最佳的决策路径。
在决策树模型中，节点代表一个决策点或者状态点，分支代表不同的决策或者状态转移，以及它们对应的概率或收益。
通过不断的向下分解，最终确定最佳的决策路径。
决策树分析法的主要优势在于它可以很好的解释决策过程，并将其可视化。
在制定企业战略、融资决策和投资决策等方面，决策树分析法可以帮助我们分析各种可能的决策路径，评估每个路径的优劣程度，并最终确定最佳决策方案。
二、应用场景决策树分析法可以用于各种不同的决策情境。
下面列举几个典型的应用场景：1. 行业竞争分析-通过分析消费者、竞争者和供应商等关键因素，制定最佳的市场进入战略和营销计划。
2. 投资决策分析- 通过分析各种投资选项和其风险收益特征等因素，确定最佳的投资组合和配置策略。
3. 产品设计优化-通过分析市场需求、技术特征和成本结构等因素，提高产品市场竞争力和盈利能力。
4. 人力资源管理-通过分析员工绩效、培训需求和福利待遇等因素，制定最佳的人力资源战略和管理计划。
三、方法步骤在实际应用中，决策树分析法通常包括以下几个步骤：1. 定义问题和目标- 首先需要明确分析的问题和目标，以及需要考虑的相关因素。
例如，投资决策需要考虑投资选项、风险水平和收益预期等因素。
2. 确定决策树结构- 根据问题和目标，设计决策树的结构，包括决策节点、随机节点和终止节点等。
其中，决策节点表示需要做出的决策，随机节点表示不确定的因素，终止节点表示达到目标的结束状态。
3. 确定概率或收益值- 对于每个节点和分支，需要确定其对应的概率或收益值。
- 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
决策树分析法，是将构成决策方案的有关因素，以树状图形的方式表现出来，并据以分析和选择决策方案的一种系统分析法。
它以损益值为依据。
该方法特别
适于分析比较复杂的问题。
（1）决策树的构成
由决策结点“口”、方案枝、状态结点“O”和概率支构成。
（2）决策步骤
决策树分析法的程序主要包括以下步骤：
①绘制决策树图形，按上述要求由左向右顺序展开。
②计算每个结点的期望值，计算公式为：
状态结点的期望值=Σ（损益值×概率值）×经营年限
③剪枝，即进行方案的选优。
方案净效果=该方案状态结点的期望值-该方案投资额例如，某企业为了扩大某产品的生产，拟建设新厂。
据市场预测，产品销路好的概率为0．7，销路差的概率为0．3。
有三种方案可供企业选择：
方案1：新建大厂，需投资300万元。
据初步估计，销路好时，每年可获利100万元；销路差时，每年亏损20万元。
服务期为10年。
方案2：新建小厂，需投资140万元。
销路好时，每年可获利40万元，销路差时，每年仍可获利30万元。
服务期为10年。
方案3：先建小厂，3年后销路好时再扩建，需追加投资200万元，服务期
为7年，估计每年获利95万元。
问：哪种方案最好?
方案1（结点①）的期望收益为：[0．7×100+0．3×（-20）]×10-300=340
（万元）
方案2（结点②）的期望收益为：（0．7×40+0．3×30）×10-140=230（万
元）
至于方案3，由于结点④的期望收益465（95×7-200）万元大于结点⑤的期望收益280（40×7）万元，所以销路好时，扩建比不扩建好。
方案3（结点③）
的期望收益为：（0．7×40×3+0．7×465+0．3×30×10）-140=359．5（万元）计算结果表明，在三种方案中，方案3最好。
【例题·单选题】以下不属于决策树构成的是（）。
A．决策结点
B．方案枝
C．状态结点
D．判断枝
答案：D。