决策树法分为那几个步骤
1、特征选择特征选择决定了使用哪些特征来做判断。在训练数据集中，每个样本的属性可能有很多个，不同属性的作用有大有小。因而特征选择的作用就是筛选出跟分类结果相关性较高的特征，也就是分类能力较强的特征。在特征选择中通常使用的准则是：信息增益。2、决策树生成选择好特征后，就从根节点触发，对节点计算所有特征的信息增益，选择信息增益最大的特征作为节点特征，根据该特征的不同取值建立子节点；对每个子节点使用相同的方式生成新的子节点，直到信息增益很小或者没有特征可以选择为止。3、决策树剪枝剪枝的主要目的是对抗「过拟合」，通过主动去掉部分分支来降低过拟合的风险。【简介】决策树是一种解决分类问题的算法，决策树算法采用树形结构，使用层层推理来实现最终的分类。
决策树法优点
决策树法优点：决策树列出了决策问题的全部可行方案和可能出现的各种自然状态，以及各可行方法在各种不同状态下的期望值。能直观地显示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，有利于作出正确的决策。决策树法缺点：使用范围有限，无法适用于一些不能用数量表示的决策；对各种方案的出现概率的确定有时主观性较大，可能导致决策失误；
决策树优缺点
优点:
(1)速度快: 计算量相对较小, 且容易转化成分类规则. 只要沿着树根向下一直走到叶, 沿途的分裂条件就能够唯一确定一条分类的谓词.
(2)准确性高: 挖掘出来的分类规则准确性高, 便于理解, 决策树可以清晰的显示哪些字段比较重要, 即可以生成可以理解的规则.
(3)可以处理连续和种类字段
(4)不需要任何领域知识和参数假设
(5)适合高维数据
缺点:
(1)对于各类别样本数量不一致的数据, 信息增益偏向于那些更多数值的特征
(2)容易过拟合
(3)忽略属性之间的相关性
怎样用决策树法选择决策方案
亲亲[开心]，您好，很高兴为您解答。用决策树法选择决策方案的基本步骤：从左到右顺序画一个决策树，这是一个决策问题的重新分析过程。从右到左计算每个方案的期望值，并将结果写在对应的方案节点上方。的期望值是沿着决策树的相反方向从右到左计算的。比较各方案的期望值，砍掉期望值低的方案（即次优方案），留下最后一个方案作为最佳方案。【摘要】
怎样用决策树法选择决策方案【提问】
亲亲[开心]，您好，很高兴为您解答。用决策树法选择决策方案的基本步骤：从左到右顺序画一个决策树，这是一个决策问题的重新分析过程。从右到左计算每个方案的期望值，并将结果写在对应的方案节点上方。的期望值是沿着决策树的相反方向从右到左计算的。比较各方案的期望值，砍掉期望值低的方案（即次优方案），留下最后一个方案作为最佳方案。【回答】
特征选择：特征选择决定了使用哪些特征进行判断。在训练数据集中，每个样本可能有很多属性，不同的属性有不同的作用。因此，特征选择的作用就是筛选出与分类结果相关性高的特征，即分类能力强的特征。特征选择常用的准则是：信息增益。决策树的生成：选择一个特征后，从根节点触发，为每个节点计算所有特征的信息增益，选择信息增益最大的特征作为节点特征，根据该特征的不同值建立子节点；对每个子节点使用相同的方法来生成新的子节点，直到信息增益很小或者没有特征可供选择。决策树的剪枝：剪枝的主要目的是通过主动去除部分分支来对抗“过拟合”，降低过拟合的风险。决策树方法的优点：1.决策树列出了决策问题的所有可行解和各种可能的自然状态，以及各种状态下每个可行方法的期望值。2.可以直观地展示整个决策问题在不同阶段的时间和决策顺序的决策过程。3.应用于复杂的多阶段决策时，阶段明显，层次清晰，便于决策主体集体研究，能够慎重考虑各种因素，有利于做出正确决策。【回答】
简述决策树的原理及过程
决策树是一种常见的机器学习算法，它可以用来进行分类和回归分析，并且易于理解和解释。决策树的原理和过程如下：原理：决策树是一种基于树形结构的分类模型，它通过一系列的决策来对数据进行分类或预测。在决策树中，每一个节点代表一个特征或属性，每一条边代表一个判断或决策，而每一个叶子节点代表一个分类或预测结果。通过对样本数据进行不断地划分和分类，最终可以得到一棵树形结构的分类模型。过程：决策树的构建过程可以分为以下几个步骤：(1) 特征选择：根据数据集的不同特征，选择一个最优的特征作为根节点。(2) 特征划分：根据选择的特征，将数据集分成多个子集，每个子集对应一个叶子节点。(3) 递归构建：对于每个子集，递归地进行特征选择和特征划分，直到所有的子集都可以完全分类或预测。(4) 剪枝处理：对构建好的决策树进行剪枝处理，以防止过拟合和提高泛化能力。(5) 模型评估：使用测试数据集对构建好的决策树进行评估和优化，以提高分类或预测的准确性和稳定性。总之，决策树是一种基于树形结构的分类模型，其原理和过程包括特征选择、特征划分、递归构建、剪枝处理和模型评估等步骤。通过构建决策树，可以对数据进行分类和预测，并且易于理解和解释，是一种常见的机器学习算法。
决策树法的步骤
决策树法的几个关键步骤是：1、画出决策树，画决策树的过程也就是对未来可能发生的各种事件进行周密思考、预测的过程，把这些情况用树状图表示出来．先画决策点，再找方案分枝和方案点．最后再画出概率分枝。2、由专家估计法或用试验数据推算出概率值．并把概率写在概率分枝的位置上。3、计算益损期望值，从树梢开始，由右向左的顺序进行．用期望值法计算．若决策目标是盈利时，比较各分枝，取期望值最大的分枝，其他分枝进行修剪。扩展资料决策树的优点1、决策树易于理解和实现. 人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。2、对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的 . 其他的技术往往要求先把数据一般化，比如去掉多余的或者空白的属性。3、能够同时处理数据型和常规型属性。其他的技术往往要求数据属性的单一。4、 在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。5、对缺失值不敏感6、可以处理不相关特征数据7、效率高，决策树只需要一次构建，反复使用，每一次预测的最大计算次数不超过决策树的深度。决策树的缺点1、对连续性的字段比较难预测。2、对有时间顺序的数据，需要很多预处理的工作。3、当类别太多时，错误可能就会增加的比较快。4、一般的算法分类的时候，只是根据一个字段来分类。5、在处理特征关联性比较强的数据时表现得不是太好
管理学决策树怎么画例题
管理学决策树画法如下：第一步：点击下载“亿图图示”软件，也可以访问亿图图示在线网页版。然后启动软件，开作图。第二步：新建一个“决策树”。依次点击“管理-咨询”-“项目管理”-“决策树”。这样我们需要的决策树模板就会在下方，然后选择一个模板，点击使用。第三步：首先打开画布左侧的符号库，可以看到很多专业的决策树符号，然后对想用的符号进行拖拽和使用，也可以修改模板的绘图形状打造个性化的决策树。第四步：双击文本框，替换掉决策树模板中文字或者删除一些不需要的文本框第五步：完成对决策树的绘制后，可以点击右侧上方的保存、下载、分析等按钮，对制作好的决策树进行存储。还可以将决策树导出为图片、PDF、PPT等多种格式。决策树的常见用途：绘制出一幅决策树的前提便是要有足够的数据来支撑计算，当有足够多的数据后，决策树便能根据数据进行整理和计算，决策树也可以对人们日常生活中的学习或者各种选择进行分析和预测。企业的方案制定当企业在面临机遇或者危机时，急需找到正确的决策，那么便可以用决策树对自己目前的状况进行分析，选择出适合当前的决策，来将利益最大化。
关于管理学中决策树的问题怎么做？
1、决策树(decisiontree)一般都是自上而下的来生成的。每个决策或事件（即自然状态）都可能引出两个或多个事件，导致不同的结果，把这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。决策树就是将决策过程各个阶段之间的结构绘制成一张箭线图，我们可以用下图来表示。2、选择分割的方法有好几种，但是目的都是一致的：对目标类尝试进行最佳的分割。从根到叶子节点都有一条路径，这条路径就是一条“规则”。决策树可以是二叉的，也可以是多叉的。对每个节点的衡量：通过该节点的记录数；如果是叶子节点的话，分类的路径；对叶子节点正确分类的比例；有些规则的效果可以比其他的一些规则要好。3、决策树的构成有四个要素：(1)决策结点；(2)方案枝；(3)状态结点；(4)概率枝。如图所示：扩展资料：决策树一般由方块结点、圆形结点、方案枝、概率枝等组成，方块结点称为决策结点，由结点引出若干条细支，每条细支代表一个方案，称为方案枝；圆形结点称为状态结点，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。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。
决策的主要方法有哪些
现代决策技术发展了大量的决策方法，有决策树、现值分析、矩阵汇总。收益矩阵、博奕论、边际分析、费用效果分析、风险分析、优选理论、人工智能、加权评分等，这里介绍几种比较常用的决策方法。
（1）决策树法
风险决策是指在不确定情况下的决策，在工商企业经营中经常需要进行风险决策，决策树法是风险决策中应用最广、效果最显著的方法。
决策树是决策问题的图形表达，对分析多阶段的决策问题十分有效，它指明了未来的决策点和可能发生的偶然事件，并用记号标明各种不确定事件可能发生的概率，它把可行方案、所冒风险及可能的结果直观地表达出来。
举例说明：预计今后几年市场对某公司产品的需求会扩大（概率0.7），但也存在销售量减少的可能（概率0.3）。公司面临几种可能的选择：
第一，扩建厂房更新设备，若以后公司产品的需求量扩大，公司将成为市场领先者，获得很大收益；若需求量减少，公司将亏损。
第二，使用老厂房，更新设备，无论需求量大小，公司都有一定的收益，只是收益大小问题。
第三，先更新设备，若销路好，再扩建厂房，主要问题是两次投资总和大于一次投资。
以上问题是现实问题的极大简化，但可以使我们对决策树有一个基本理解，当然决策树也能用于复杂问题的决策。上述问题的三种可行方案的具体情况见表：
现在看看如何根据这些情况选择最佳方案。根据三种可行方案情况画出决策树：
由决策点引出的若干条树枝称为方案枝。由状态结点引出的若干条树枝称为状态枝，状态枝上标明状态的情况和可能的概率。本例有两个决策，决策I是当前扩建厂房更新设备还是仅更新设备；决策II是一年后销路好时是扩建厂房增加设备还是维持原状。各状态结点的期望收益如下：
结点④：100×1.0×4
=
400（万元）
结点③：300×1.0×4－400
=
800（万元）
由于800＞400，所以决策II择扩建厂房增加设备。
结点②：（60×0.3×5＋100×0.7×1＋800×0.7）－400
=
320（万元）
结点①：[300×0.7×5＋(－50)×0.3×5]
－700
=
275（万元）
决策结果为目前仅更新设备，并不急于扩建厂房，因为状态结点②的预期收益320万元大于状态结点①的预期收益275万元。
（2）矩阵汇总法
许多决策者希望能把抉择中所必需考虑的各种因素集中到一个焦点，通过给各种因素一个重要性权数，就可以作通盘考虑。矩阵汇总法就是基于这种思路。
举个例子：某公司有四种产品可以发展，其明年的预计利润与市场占有率各不相同，具体情况如表所示：
公司因为资金有限，只能全力发展其中的一种产品。公司既不希望只考虑近期利润而忽视长期考虑--市场占有率，也不希望过分重视市场占有率而置眼前利润于不顾，因此，打算综合权衡利润与市场占有率。公司觉得财务报表必须让股东满意，因此，利润的重要性大于市场占有率，但又深知不可忽视市场占有率，因此给利润的重要性权数为0．6，而市场占有率的重要性权数为0.4。
把利润最高的B产品250万元利润算作利润指数100，按比例计算出其他产品的利润指数，再计算出利润指数加权值。把市场占有率最高的D产品的市场占有率作为100，按比例计算出其他各产品的市场占有率指数，再计算出市场占有率指数的加权值。将利润指数加权值与市场占有率指数加权值加起来得到总分：
由于D产品总分83为最高，因此决策发展D产品。
主要的决策方法
主要的决策方法有：1、综合评分法指通过选择对不同的决策方案影响都比较大的经济技术指标，根据在整个方案中所处的地位和重要性，确定各个指标的权重，在对各个方案的指标进行评分，最后跟据权重进行加权计算得出总分数，以总分数的高低选择决策方案的方法。2、比较分析法是将不同的方案所反映的经营目标实现程度的指标数值进行对比，从中选出最优的方案的一种方法。主要的集体方法：3、名义群体法指在决策过程中对群体成员的讨论或人际沟通加以限制，确定主题之后进行会议，群体成员全部出席会议，首先进行个体决策，独立地写下对问题的看法，然后将自己的想法提交给集体，并向大家说明自己的想法。4、特尔菲法这种方法是采用匿名的方式，通过几轮函询来征求专家的意见，组织预测小组对每一轮的意见进行汇总整理后，作为参考再发给各位专家，供他们分析判断来提出新的论证。在经过几轮反复后，专家意见趋于一致，最后就供决策者进行最后的决策。扩展资料决策方法的必要性：参与决策是培养管理人员的最好方法，比如某项工作涉及企业策略问题，年轻的管理人员通过参与决策可以逐渐熟悉公 司所面临的关键问题。集体决策的方法还打破了一些部门之间的壁垒，促进了部门之间的协调。集体决策比个人决策更加民主，有年龄不同、经历不同、观点不同的人参加，可以鼓励管理人员采用比个人决策更多的 选择方案。决策的基本原则：1、可行性原则2、瞄准和差异原则（准备备选方案是需要运用的原则）3、“两最”、预后和时机原则（方案选优是运用）4、跟踪和反馈原则（在决策实施过程中运用）5、外脑和经济原则 （在决策的全过程必须运用）6、系统原则参考资料来源：百度百科-决策百度百科-管理学
决策树法的基本步骤
决策树是一种常用的机器学习算法，它可以用于分类和回归问题。下面是决策树算法的基本步骤：1. 收集数据：收集一组带有标签的数据集，其中每个样本包含若干个特征和一个标签。特征是用于决策的信息，标签是我们需要预测的结果。2. 准备数据：对数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择和特征转换等操作。这一步是为了使得数据更加规范化和易于处理。3. 选择特征：根据一定的准则选择最优的特征，将数据集分成更小的子集。4. 构建决策树：使用递归的方法构建决策树，每个非叶子节点表示一个特征，每个叶子节点表示一个类别或一个回归值。5. 对新样本进行分类或预测：使用构建好的决策树对新样本进行分类或预测。从根节点开始，依次比较特征的取值，直到到达叶子节点为止。6. 评估模型：使用测试集评估决策树的性能，可以使用准确率、精确率、召回率等指标评估。7. 调整参数：根据评估结果调整决策树的参数，如选择不同的特征选择方法、调整决策树的深度等。8. 预测未知数据：使用调整后的决策树对新的未知数据进行预测。
