第六章随机性决策的应用
(The Application of Probabilistic Decision-making)
Murphy’s law:
?事物比其表面所显示的要复杂得多
?做任何事情要比预料化更长时间和更大代价
?无论干什么事, 只要可能出错就一定会出错
Callahan’s corollary :
Murphy is an optimist.
§6.1 常用的决策模型
一、理性模型假定决策人的行为合乎理性
提出并阐明问题→收集数据→列举方案→方案评价→选择→实施
二、经济合理模型
尽可能在经济方面使用理性模型,OR、C—B分析…
三、逐步改变模型现实世界中大部分决策者采用这种模型
慢慢来，循序渐进，保守。怀疑人类大幅度改造未来的能力，认为优化是空
想，能够比较满意就不错了。
四、序贯决策模型(摸石头过河)
用于情况不明，意见不一致的场合
首先同时选用几种方法试试，等收集了更多的信息，了解新情况后再作进一
步的决策
五、超理性模型
根据直觉、灵感、智慧、宗教、信仰、领袖的号召力、忠诚、意志、预见等
制订决策，不管合理与否
六、剧烈改变模型
新旧系统的更替,尤其是政权的更迭
七、无为模型(老庄的无为无不为)
不做任何决策，有意识地决定什么事也不做
虽然并非所有的决策人都能明确表达自己的决策模型, 但是在实际作决策时有意无意地采用着这些模型中的某一种.
§6.2 几种与决策过程有关的结构模型
一、Y、C、Ho
二、《思考、计算、决策》
1.信息要及时更新
2.分类识别，与以往经历过的模式对照
3.方法的积累，采用典型，标准方案或设计新方案。
4.对所有方案进行评价，概率效用的设定，计算期望效用。
5.对评估结果作判断
三、Howard的模型
见<系统思想> pp85-150, 四川人民出版社, 1986
四、西蒙关于决策的模型
·情极阶段
·设计活动阶段
·抉择
决策分析的实施步骤见(P86，图6.1)
五、几点说明
1.好的决策=好的结果
(逻辑上的) (愿望)
例：彩票，组织上的奖励
2.理论是规范化、规定性的，而非描述性的(人文学科)
3.决策分析人是
a) 决策基础各种备选方案
信息的诱导、启发者
偏好
b)逻辑后果的评估者
是建立决策的模型的专家
而非作决策的专家
给出决策的基础是决策人(或其代理人)的责任
六、评估过程(估值)
§6.3 行为决策理论
一、引言
所谓行为决策理论，就是用行为科学的观点和方法，对决策活动进行描述，解释和预测的一种理论。
它以人的决策行为作业基本要素，以自然科学的实证方法(精神物理学等)作为主要手段，归纳出一套建立在经验证据基础上的理论观点，拓展了决策论的研究范围。
二、主要研究内容
·问题识别过程中的行为因素：知觉、记记等：
·决策目标确定：抱负水平
·方案开发：谋略心理，创造力的引发
·评价、抉择：人的认智能力的有限性
判断与抉择的认知模式
·不确定性的量化：概率、效用的设定；
思维方式和认知的偏倚
·群体和组织决策中的心理、政治和社会因素，组织内的多元目标，行为、偏好的冲实
第六章随机性决策的应用 (The Application of Probabilistic Decision-making) Murphy’s law: ?事物比其表面所显示的要复杂得多 ?做任何事情要比预料化更长时间和更大代价 ?无论干什么事, 只要可能出错就一定会出错 Callahan’s corollary : Murphy is an optimist. §6.1 常用的决策模型 一、理性模型假定决策人的行为合乎理性 提出并阐明问题→收集数据→列举方案→方案评价→选择→实施 二、经济合理模型 尽可能在经济方面使用理性模型,OR、C—B分析… 三、逐步改变模型现实世界中大部分决策者采用这种模型 慢慢来，循序渐进，保守。怀疑人类大幅度改造未来的能力，认为优化是空 想，能够比较满意就不错了。 四、序贯决策模型(摸石头过河) 用于情况不明，意见不一致的场合 首先同时选用几种方法试试，等收集了更多的信息，了解新情况后再作进一 步的决策 五、超理性模型 根据直觉、灵感、智慧、宗教、信仰、领袖的号召力、忠诚、意志、预见等
制订决策，不管合理与否 六、剧烈改变模型 新旧系统的更替,尤其是政权的更迭 七、无为模型(老庄的无为无不为) 不做任何决策，有意识地决定什么事也不做 虽然并非所有的决策人都能明确表达自己的决策模型, 但是在实际作决策时有意无意地采用着这些模型中的某一种. §6.2 几种与决策过程有关的结构模型 一、Y、C、Ho 二、《思考、计算、决策》
1.信息要及时更新 2.分类识别，与以往经历过的模式对照 3.方法的积累，采用典型，标准方案或设计新方案。 4.对所有方案进行评价，概率效用的设定，计算期望效用。 5.对评估结果作判断 三、Howard的模型 见<系统思想> pp85-150, 四川人民出版社, 1986 四、西蒙关于决策的模型 ·情极阶段 ·设计活动阶段 ·抉择 决策分析的实施步骤见(P86，图6.1) 五、几点说明 1.好的决策=好的结果
决策树算法研究及应用? 王桂芹黄道 华东理工大学实验十五楼206室 摘要:信息论是数据挖掘技术的重要指导理论之一,是决策树算法实现的理论依据。决 策树算法是一种逼近离散值目标函数的方法,其实质是在学习的基础上,得到分类规则。本文简要介绍了信息论的基本原理,重点阐述基于信息论的决策树算法,分析了它们目前 主要的代表理论以及存在的问题,并用具体的事例来验证。 关键词:决策树算法分类应用 Study and Application in Decision Tree Algorithm WANG Guiqin HUANG Dao College of Information Science and Engineering, East China University of Science and Technology Abstract:The information theory is one of the basic theories of Data Mining,and also is the theoretical foundation of the Decision Tree Algorithm.Decision Tree Algorithm is a method to approach the discrete-valued objective function.The essential of the method is to obtain a clas-sification rule on the basis of example-based learning.An example is used to sustain the theory. Keywords:Decision Tree; Algorithm; Classification; Application 1 引言 决策树分类算法起源于概念学习系统CLS(Concept Learning System,然后发展 到ID3
3.1 分类与决策树概述 3.1.1 分类与预测 分类是一种应用非常广泛的数据挖掘技术，应用的例子也很多。例如，根据信用卡支付历史记录，来判断具备哪些特征的用户往往具有良好的信用；根据某种病症的诊断记录，来分析哪些药物组合可以带来良好的治疗效果。这些过程的一个共同特点是：根据数据的某些属性，来估计一个特定属性的值。例如在信用分析案例中，根据用户的“年龄”、“性别”、“收入水平”、“职业”等属性的值，来估计该用户“信用度”属性的值应该取“好”还是“差”，在这个例子中，所研究的属性“信用度”是一个离散属性，它的取值是一个类别值，这种问题在数据挖掘中被称为分类。 还有一种问题，例如根据股市交易的历史数据估计下一个交易日的大盘指数，这里所研究的属性“大盘指数”是一个连续属性，它的取值是一个实数。那么这种问题在数据挖掘中被称为预测。 总之，当估计的属性值是离散值时，这就是分类；当估计的属性值是连续值时，这就是预测。 3.1.2 决策树的基本原理 1.构建决策树 通过一个实际的例子，来了解一些与决策树有关的基本概念。 表3-1是一个数据库表，记载着某银行的客户信用记录，属性包括“姓名”、“年龄”、“职业”、“月薪”、......、“信用等级”，每一行是一个客户样本，每一列是一个属性（字段）。这里把这个表记做数据集D。 银行需要解决的问题是，根据数据集D，建立一个信用等级分析模型，并根据这个模型，产生一系列规则。当银行在未来的某个时刻收到某个客户的贷款申请时，依据这些规则，可以根据该客户的年龄、职业、月薪等属性，来预测其信用等级，以确定是否提供贷款给该用户。这里的信用等级分析模型，就可以是一棵决策树。在这个案例中，研究的重点是“信用等级”这个属性。给定一个信用等级未知的客户，要根据他/她的其他属性来估计“信用等级”的值是“优”、“良”还是“差”，也就是说，要把这客户划分到信用等级为“优”、“良”、“差”这3个类别的某一类别中去。这里把“信用等级”这个属性称为“类标号属性”。数据集D中“信用等级”属性的全部取值就构成了类别集合：Class={“优”，
决策树算法的原理与应用 发表时间：2019-02-18T17:17:08.530Z 来源：《科技新时代》2018年12期作者：曹逸知[导读] 在以后，分类问题也是伴随我们生活的主要问题之一，决策树算法也会在更多的领域发挥作用。江苏省宜兴中学江苏宜兴 214200 摘要：在机器学习与大数据飞速发展的21世纪，各种不同的算法成为了推动发展的基石.而作为十大经典算法之一的决策树算法是机器学习中十分重要的一种算法。本文对决策树算法的原理，发展历程以及在现实生活中的基本应用进行介绍，并突出说明了决策树算法所涉及的几种核心技术和几种具有代表性的算法模式。 关键词：机器学习算法决策树 1.决策树算法介绍 1.1算法原理简介 决策树模型是一种用于对数据集进行分类的树形结构。决策树类似于数据结构中的树型结构，主要是有节点和连接节点的边两种结构组成。节点又分为内部节点和叶节点。内部节点表示一个特征或属性, 叶节点表示一个类. 决策树(Decision Tree),又称为判定树, 是一种以树结构(包括二叉树和多叉树)形式表达的预测分析模型，决策树算法被评为十大经典机器学习算法之一[1]。 1.2 发展历程 决策树方法产生于上世纪中旬，到了1975年由J Ross Quinlan提出了ID3算法，作为第一种分类算法模型，在很多数据集上有不错的表现。随着ID3算法的不断发展，1993年J Ross Quinlan提出C4.5算法，算法对于缺失值补充、树型结构剪枝等方面作了较大改进，使得算法能够更好的处理分类和回归问题。决策树算法的发展同时也离不开信息论研究的深入，香农提出的信息熵概念，为ID3算法的核心，信息增益奠定了基础。1984年，Breiman提出了分类回归树算法，使用Gini系数代替了信息熵，并且利用数据来对树模型不断进行优化[2]。2．决策树算法的核心 2.1数据增益 香农在信息论方面的研究，提出了以信息熵来表示事情的不确定性。在数据均匀分布的情况下，熵越大代表事物的越不确定。在ID3算法中，使用信息熵作为判断依据，在建树的过程中，选定某个特征对数据集进行分类后，数据集分类前后信息熵的变化就叫作信息增益，如果使用多个特征对数据集分别进行分类时，信息增益可以衡量特征是否有利于算法对数据集进行分类，从而选择最优的分类方式建树。如果一个随机变量X的可以取值为Xi（i=1…n），那么对于变量X来说，它的熵就是
第二章筹资决策 第一节筹资管理概述 一、筹资的目的与要求 企业筹集资金是指企业根据其生产经营、对外投资及调整资本结构的需要，通过筹资渠道和资本市场，并运用筹资方式，经济有效地筹集企业所需资金的财务活动，它是企业财务管理工作的起点，是企业财务管理的最主要内容之一。在市场经济下，企业拥有自主筹资的权利。对于企业，筹集资金有重大意义，且要遵循一定的原则。 筹资的目的：满足企业设立的需要；满足生产经营的需要；满足资金结构调整的需要。 筹资的要求：筹资与投资相结合；认真选择投资渠道和方式；适当安排自有资金比例，正确运用负债经营；优化投资环境。 二、筹资的渠道与方式 筹资渠道：指企业筹措资金来源的方向与通道，体现着资金的来源与流量。现阶段主要有；国家财政资金；银行信贷资金；非银行金融机构资金；其他企业和单位资金；职工和民间资金；企业自留资金；外伤资金。 筹资方式：指企业筹措资金所采用的具体形式。目前主要有：吸收直接投资；发行股票；银行借款；商业信用；发行债券和金融租赁等。 留存收益--------------内部筹资 权益性资本 资本股票证券化筹资 债券 债务资本外部筹资 中长期借款和租赁 三、筹资的种类 1. 自有资金和负债资金 2. 长期资金与短期资金 3. 直接筹资与间接筹资 第二节资金需要量的预测
一、定性预测法 二、定量预测法 1. 销售百分比法（资产负债表法） 2. 回归分析法 第三节自有资金的筹集 自有资金是指投入企业的资本金及经营中所形成的积累，它反映所有者的权益，又称主权资本或权益资本，其筹资方式，又称股权性筹资。 一、吸收直接投资 1. 吸收直接投资的形式 2. 吸收直接投资的程序 3. 吸收直接投资的优缺点 二、发行普通股 股票是股份公司为筹措自有资金而发行的优价证券，是投资人投资入股以及取得股利的凭证，它代表了股东对股份公司的所有权。股份公司可以根据不同的需要发行不同的股票，在发行普通股股票的过程中，公司主要考虑的内容包括：发行目的、发行条件、发行程序、发行价格、筹资成本等。 1. 股票的分类 2. 股票发行的目的： 设立新的公司、扩大经营规模、其他目的：如发行股票股利、国有企业改组设立等。 3. 股票发行的条件 4. 股票发行的程序 ⑴申请；⑵审批；⑶复审；⑷上市发行 5. 发行价格的确定： 面值、时价、中间价。确定发行价格时应考虑以下主要因素：市盈率、每股净值、公司的市场地位、证券市场的供求关系及股价水平、国家有关政策规定 6. 股票上市对公司的影响 有利影响： ⑴通过股票上市，改善财务状况，增强融资能力 ⑵通过股票上市，评价公司价值 ⑶通过股票上市，提高企业知名度，扩大企业市场占有份额 ⑷通过股票上市，防止股份过于集中，同时还可以利用股票收购其他公司 ⑸利用股票股权和期权可有效鼓励员工，尤其是企业关键人员
(收藏)决策树的作用与画法介绍？ 导语： 决策树是一种在结构化决策过程中出现复杂分支时所使用的特定决策情况的树形图模型。它的每个内部节点都表示一个属性上的测试，每个分支代表一个属性某个值域上的测试输出，每个叶节点都存放在一种类别。决策树是使用分支方法来说明各种可能性，评判项目风险及可行性。 免费获取决策树软件：https://www.doczj.com/doc/2815420889.html,/project/decisiontree/ 决策树符号 决策树通常包括决策节点，事件节点，结束等符号，如下图所示。图中所有的符号都是可以编辑的，用户可以根据自己的不同需求来改变符号的颜色，大小以及尺寸。
决策树的优点与缺点 优点：1.可读性好，具有描述性，易于人工理解与分析。 2. 效率高，一次创建可以反复使用。 3. 通过信息增益轻松处理不相关的属性， 缺点：1. 信息不是特别准确。 2. 决策容易受到法律问题和人为观点的影响。 亿图助你快速绘制决策树 第一步：新建空白页面 运行亿图软件，找到项目管理，通过双击模板页面下的决策树来打开一个空白页面。如果时间有限制的话，用户可以直接在例子页面选择合适的例子进行编辑以节省时间。
第二步：拖放符号 从右边符号库中拖放合适的决策树符号在空白页面上，并根据自己的需要调节符号的大小或颜色。 第三步：添加文本
用户有2种添加文本的方式。第一种是直接双击符号然后输入文本；第二种是ctrl+2打开一个文本框然后输入文本。 第四步：选择主题 导航到页面布局，从内置的主题中选择一个合适的主题让决策树显得更加专业和吸引人。 第五步：保存或导出决策树 回到文件页面，用户可以点击保存将决策树保存为默认的.eddx格式或者为了方便分享点击导出&发送将决策树导出为常见的文件格式。
随机性决策问题案例内部编号：（YUUT-TBBY-MMUT-URRUY-UOOY-DBUYI-0128）
第八章 随机性决策问题案例 案例一 ：石油开采，例8-4，P177 表8-4 土地租借决策表 （1） 对自然条件预测的先验概率P(θ) （2） 进行实验所得到的条件概率分布是P(x /θ)，表8-5 （3） 由P(x /θ)，依据()(/)()ALL P x P x P θθθ= ∑，可以得出x 的边际概率P(x )： （4） 求出给定x 下的后验θ分布P(θ/x)： 由贝叶斯定理(/)() (/)() P x P P x P x θθθ= 得到x=1,2,3,4下的后验θ分布如表8-8 （5）求每种实验结果下的最优决策，即每个的最优a. 综合表8-4，8-8： x=1时，B(a1)=650*0.166+200*0.24+(-25)*0.327+(-75)*0.267=127.7 B(a2)=45*0.166+45*0.24+45*0.327+45*0.267=45 B(a3)=250*0.166+100*0.24+0*0.327+0*0.267=65.5
选a1. 同上，x=2时，选a1. x=3时，选a2. x=4时，选a2. （6） 决策的后悔值矩阵，表8-6 （ 7）在每种实验结果下，以最小后悔值来评判的最优决策，即每个x 下的最优a 。综合表8-6和8-8.实验所需成本为12. x=1时，L(a1)=0*0.166+0*0.24+70*0.327+120*0.267+12=66.93 L(a2)=605*0.166+155*0.24+0*0.327+0*0.267+12=149.63 L(a3)=400*0.166+100*0.24+45*0.327+45*0.267+12=129.13 选a1. 同上，x=2时，选a1. x=3时，选a2. x=4时，选a2. 案例二：猜盒子，例8-5，P188 表8-9 猜盒子的收益矩阵 （1） 自然条件下的先验概率P(θ)。
《经济预测与决策》 课程论文 课程论文题目浅谈决策树于风险决策中的应用 专业统计学 班级 学号 姓名
浅谈决策树于风险决策中的应用 摘要：决策树是风险型决策中的一种重要的决策方法.与矩阵决策法相比，决策树具有方便简捷、层次清楚、能形象地显示决策过程等的优点.较为详细的介绍了决策树的思想及决策树的生成方法，并通过实例给出了决策树在决策问题中的具体应用方法. 关键词：风险型决策；决策方法；决策树
Abstract The decision tree is a kind of important decision-making method of risk decision. Compared with the matrix-decision method, decision tree is more convenient and has a clear level ,it also can visually display of the process in decision.This paper introduce the details with this method of how to generate the ideas and how to choose the right decision tree.In the end, give an example to explain this methods’application area. Keywords: The risk of decision-making; decision making method; decision tree
问题1：博弈方2就如何分10000元钱进行讨价还价。假设确定了以下原则：双方提出自己要求的数 额1s 和 2s ，10000021≤≤s s ，。如果设博弈方1和，1000021≤+s s ，则两博弈方的要求都得到满足，即分得1s 和2s ；但如果1000021>+s s ，则该笔钱就被没收。问 该博弈的纯策略纳什均衡是什么？如果你是其中一个博弈方，你会选择什么数额，为什么？ 解：112111210000() 010000s s s u s s s ≤-?=?>-?，那么，1210000s s =- 22 1222 1 10000()010000s s s u s s s ≤-?=?>-?那么，2110000s s =- 它们是同一条直线，12 10000s s +=上的任意点12(,)s s ，都是本博弈的纯策略的Nash 均衡。假如 我是其中一个博弈方，我将选择15000s =元，因为(5000,5000)是比较公平和容易接受的。它又是一 个聚点均衡。 问题2：设古诺模型中有n 家厂商。i q 为厂商i 的产量，n q q q Q +++= 21为市场 总产量。P 为市场出清价格，且已知Q a Q P P -==)(（当a Q <时，否则0=P ）。假设厂商i 生产产量i q 的总成本为i i i i cq q C C ==)(，也就是说没有固定成本且各厂的边际 成本都相同，为常数 )(a c c <。假设各厂同时选择产量，该模型的纳什均衡是什么？当趋向于无穷 大时博弈分析是否仍然有效？ 解：1 ()n i i i j i j pq cq a c q q π==-=--∑，1,2, ,i n = 令 20i i j j i i a c q q q π≠?=---=?∑，1,2,,i n = 解得：* **1 2 1 n a c q q q n -== ==+，2 ** *121n a c n πππ-??== == ? +?? 当n 趋向于无穷大时，这是一个完全竞争市场，上述博弈分析方法其实已经失效。 问题3：两寡头古诺模型，Q a Q P P -==)(，但两个厂商的边际成本不同，分别为1 c 和2c 。如果2/0a c i <<，问纳什均衡产量各为多少？如果a c c <<21，但122c a c +>，则纳什均衡产量又为多少？ 解：双方的反应函数联立求解 12112222q q a c q q a c +=-?? +=-?，解得：*112*2121 (2)3 1(2) 3q a c c q a c c ?=-+????=+-?? 当0/2i c a <<，就是这个博弈的Nash 均衡。 如果1 2c c a <<，但212c a c >+，当然可以推得* 20q =。那么厂商1就变成垄断商它的最佳产量 当然是*12a c q -=，它的利润是：()2 * 14 a c π-= 。 问题4：如果双寡头垄断的市场需求函数是Q a Q P P -==)(，两个厂商都无固定成本 边际成本为相同的常数 c 。如果两个厂商都只能要么生产垄断产量的一半，要么生产古诺产量。证明：这
第十六章 随机性决策分析方法 人们在日常生活和工作中经常会遇到一些与随机因素有关、后果不确定，而又必须做出判断和决定的问题.这类问题称为随机性决策问题.任何一个随机性决策问题都包含两个方面的内容，即决策人所采取的行动方案（简称决策）和问题的自然状态（简称状态），而且具有两个基本特点：后果的不确定性和后果的效用. 所谓后果的不确定性，主要是由于问题的随机性，使得问会出现什么状态是不确定的，所以对策人做出的某种决策以后会出现什么后果也是不确定的.而效用是后果价值的量化，由于不确定性，无论决策人采用什么策略，都可能会遇到事先不能完全预料的后果，这要承担一定的风险，不同的决策人对待风险的态度会不同.因而，同样的后果对不同的策略人产生的效用也会不同.即使在没有风险的情况下，不同的决策人对待各种后果也有不同的偏好，为此，在进行定量分析之前，就应该确定出所有后果的效用.只有这样，人们才能比较各种策略的优劣，根据自己的喜好来选择最佳的决策方案. 在决策分析中，后果的不确定性和对于后果赋予的效用是两个关键性的问题.为此，对于状态的不确定性主要用主观概率来表示，而后果的效用则用效用理论来研究. 随机性决策问题的基本概念 主观概率 随机性决策问题的后果的不确定性，主要是由状态的不确定性所引起的.状态的不确定性，往往不能通过在相同条件下的大量重复试验来确定其概率分布（此称客观概率）是有区别的. 主观概率是决策人进行决策分析的依据，虽然他与客观概率有本质的区别，但在定义概率方面有不 同之处，同样遵循客观概率应该遵循的若干假设、公理和性质等，因此，适用于客观概率的所有的逻辑推理方法均适用于主观概率.这里仅给出主观概率所服从的基本假设（或称公理系统）： （1）设Ω为一非空集合，其元素可以是某种试验或观察的结果,也可以是自然的状态.将这些元素记作抽象的点ω,因而有{}.ωΩ= （2）设F 是Ω中的一些子集A 所构成的集合,F 满足下列条件: 1）F Ω∈ 2）如果A F ∈,则\A A F =Ω∈; 3）如果可列多个n A F ∈,1,2,,n =L 则它们的并集 1 n n A F ∞ =∈U . （3）设()()P A A F ∈是定义在F 上的实值集函数,如果它满足下列条件,就称为F 上的(主观或客观) 概率测度,或简称概率,这些条件是 1）对于每个A F ∈,有0()1;P A ≤≤ 2）()1;P Ω= 3）如果可列多个n A F ∈(1,2,)n =L ,i j A A ?=?()i j ≠，则
机器学习算法day04_决策树分类算法及应用课程大纲 决策树分类算法原理决策树算法概述 决策树算法思想 决策树构造 算法要点 决策树分类算法案例案例需求 Python实现 决策树的持久化保存 课程目标： 1、理解决策树算法的核心思想 2、理解决策树算法的代码实现 3、掌握决策树算法的应用步骤：数据处理、建模、运算和结果判定
1. 决策树分类算法原理 1.1 概述 决策树（decision tree）——是一种被广泛使用的分类算法。 相比贝叶斯算法，决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置 在实际应用中，对于探测式的知识发现，决策树更加适用 1.2 算法思想 通俗来说，决策树分类的思想类似于找对象。现想象一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友，于是有了下面的对话： 女儿：多大年纪了？ 母亲：26。 女儿：长的帅不帅？ 母亲：挺帅的。 女儿：收入高不？ 母亲：不算很高，中等情况。 女儿：是公务员不？ 母亲：是，在税务局上班呢。 女儿：那好，我去见见。 这个女孩的决策过程就是典型的分类树决策。 实质：通过年龄、长相、收入和是否公务员对将男人分为两个类别：见和不见 假设这个女孩对男人的要求是：30岁以下、长相中等以上并且是高收入者或中等以上收入的公务员，那么这个可以用下图表示女孩的决策逻辑
上图完整表达了这个女孩决定是否见一个约会对象的策略，其中： ◆绿色节点表示判断条件 ◆橙色节点表示决策结果 ◆箭头表示在一个判断条件在不同情况下的决策路径 图中红色箭头表示了上面例子中女孩的决策过程。 这幅图基本可以算是一颗决策树，说它“基本可以算”是因为图中的判定条件没有量化，如收入高中低等等，还不能算是严格意义上的决策树，如果将所有条件量化，则就变成真正的决策树了。 决策树分类算法的关键就是根据“先验数据”构造一棵最佳的决策树，用以预测未知数据的类别 决策树：是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树）。其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而每个叶节点存放一个类别。使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到到达叶子节点，将叶子节点存放的类别作为决策结果。
决策树原理与应用：C5.0 分类预测指通过向现有数据的学习，使模型具备对未来新数据的预测能力。对于分类预测有这样几个重要，一是此模型使用的方法是归纳和提炼，而不是演绎。非数据挖掘类的软件的基本原理往往是演绎，软件能通过一系列的运算，用已知的公式对数据进行运算或统计。分类预测的基本原理是归纳，是学习，是发现新知识和新规律；二是指导性学习。所谓指导性学习，指数据中包含的变量不仅有预测性变量，还有目标变量；三是学习，模型通过归纳而不断学习。 事实上，预测包含目标变量为连续型变量的预测和目标变量为分在变量的分类预测。两者虽然都是预测，但结合决策树算法和我们之前介绍过的时间序列算法知，二者还是有明显的差别的。 Clementine决策树的特点是数据分析能力出色，分析结果易于展示。决策树算法是应用非常广泛的分类预测算法。 1.1决策树算法概述1.11什么是决策树决策树算法属于有指导的学习，即原数据必须包含预测变量和目标变量。决策树之所以如此命名，是因为其分析结果以一棵倒置的树的形式呈现。决策树由上到下依次为根节点、内部节点和叶节点。一个节点对应于数据中的一个字段，即一个字段——即Question——对数据进行一次划分。决策树分为分类决策树
（目标变量为分类型数值）和回归决策树（目标变量为连续型变量）。分类决策树叶节点所含样本中，其输出变量的众数就是分类结果；回归树的叶节点所含样本中，其输出变量的平均值就是预测结果。这一点需要格外注意。 与其它分类预测算法不同的是，决策树基于逻辑比较（即布尔比较）。可以简单描述为：If（条件1）Then（结果1）；If （条件2）Then（结果2）。这样，每一个叶节点都对应于一条布尔比较的推理规则，对新数据的预测就正是依靠这些复杂的推理规则。在实际应用中，一个数据产生的推理规则是极为庞大和复杂的，因此对推理规则的精简是需要关注的。 1.12决策树的几何理解将训练样本集（即操作中常说的Training Data）看做一个n维空间上的一个点，则上面我们提到的布尔比较后的推理规则就像是存在于这个n维空间中的“线”。决策树建立的过程形象上看，就是倒置的树生长的过程，其几何意义上是，每个分枝（每条推理规则）完成对n维空间区域划分的过程。决策树正式生成，则n维空间正式划分完毕，则每一个小区域，代表一个叶节点。通常n 维空间不易于理解，故采用倒置的树来表示此结果。需要注意的一点是，在划分过程中，要尽量做到不同类别的结果归于不同的“区域”。 1.13决策树的核心问题：生成与修剪决策树核心问题有二。一是利用Training Data完成决策树的生成过程；二是利用
第八章随机性决策问题案例 案例一：石油开采，例8-4, P177 (1) 对自然条件预测的先验概率 P e (3) 由P(x/e ),依据P(x) P(x/ )P()，可以得岀x 的边际概率P(x )： ALL (4) 求岀给定x 下的后验e 分布p (e x ): x=1 时，B(a1)=650*+200*+(-25)*+(-75)*= B(a2)=45*+45*+45*+45*=45 B(a3)=250*+100*+0*+0*= 选a1. 同上，x=2时，选a1. x=3 时，选 a2. x=4 时，选 a2. (6) 决策的后悔值矩阵，表 8-6 (7所需成本为12. x=1 时，L(a1)=0*+0*+70*+120*+12= 由贝叶斯定理P( /x) P(x/ )P() P(x)
L(a2)=605*+155*+0*+0*+12= L(a3)=400*+100*+45*+45*+12= 选a1. 同上，x=2时，选a1. x=3 时，选 a2. x=4 时，选 a2. 案例二：猜盒子，例 8-5，P188 （1） 自然条件下的先验概率 P （e ）o （2） 进行抽样，依据已知条件， 当抽样数N=1时的条件概率分布是 P （x/ e o 表8-10 （3） 由P （x/ e ），依据P （x ） P （x/ ）P （），可以得岀x 的边际概率P （x ） ALL （4）求岀给定x 下的后验e 分布P （e x ）: (5x=0, B(a1)=1*1/13+0*12/13=1/13 B(a2)=0*1/13+1*12/13=12/13 选a2o x=1, B(a1)=1*4/7+0*3/7=4/7 B(a2)=0*4/7+1*3/7=3/7 选a1 o (6)假定抽样数 N=2,结果又如何？当 N=2时，x=0,1,2. 条件概率分布P(x/ e^= C N K K (1 )N K 其中，e 为表8-10中的条件概率分布。 当x=0时， K K =2, P( 0/ e 1)=C N K (1 )N K =C ； 0.22 0.80 0.04 K P(0/ 62)= C N K (1 )N K =c ； 0.82 0.20 0.64 当x=1时， K K=1, P(1/61)=C N K (1 )N K =C 2 0.81 0.21 0.32 K P(1/62)= C N K (1 )N K =c 2 0.21 0.81 0.32 由贝叶斯定理P （ /x ） P(x/ )P() P(x)
第二章决策 决策是指管理者识别并解决问题以及利用机会的过程。决策所遵循的原则是满意而不是最优。管理者在决策之前和决策过程中，需要获取适量的信息。依据不同的标准，可对决策进行不同的划分。迄今为止，有关决策的理论主要有三种：古典决策理论、行为决策理论和现代决策理论。决策的过程通常包括七个步骤：(1)识别机会或诊断问题；(2)识别目标；(3)拟订备选方案；(4)评估备选方案； (5)作出决定；(6)选择实施战略; (7)监督和评估。可供管理者使用的决策方法有多种。
教学目标与要求 ＞理解决策的含义；A 了解决策的原则；A 了解决策的类型； A 了解决策理论； ＞掌握决策的过程； A掌握各种决策方法。 教学重点与难点
A决策的含义； 》决策的过程； ?线性规划的图解法; 》量本利分析法； A决策树法； 》德尔菲法。
第一节决策的定义、原则与依据 ?决策的定义 ?决策的原则 ?决策的依据
一、决策的定义 ?一种简单的定义是，“从两个以上的备选方案中选择一个的过程就是决策”（杨洪兰，1996）。 ? 一种较具体的定义是，“所谓决策，是指组织或个人为了实现某种目标而对未来一定时期内有关活动的方向、内容及方式的选择或调整过程”（周三多等，1999） o ?在本书中，我们釆纳路易斯、古德曼和范特（Lewis , Goodman and Fandt, 1998）的做法，将决策定义为 “管理者识别并解决问题以及利用机会的过程”。
二、决策的原则 决策遵循的是满意原则，而不是最优原则。对决策者来说，要想使决策达到最优，必须具备下列条件： -容易获得与决策有关的全部信息； -真实了解全部信息的价值所在，并据此制订所有可能的方案； -准确预期到每个方案在未来的执行结果。 在现实中，上述这些条件往往得不到满足。具体来说, -组织内外存在的一切对组织的现在和未来都会直接或间接地产
厉害了,决策树还可以这么画？ 导语： 决策树是一种在结构化决策过程中出现复杂分支时所使用的特定决策情况的树形图模型。它的每个内部节点都表示一个属性上的测试，每个分支代表一个属性某个值域上的测试输出，每个叶节点都存放在一种类别。决策树是使用分支方法来说明各种可能性，评判项目风险及可行性。 免费获取决策树软件：https://www.doczj.com/doc/2815420889.html,/project/decisiontree/ 决策树符号 决策树通常包括决策节点，事件节点，结束等符号，如下图所示。图中所有的符号都是可以编辑的，用户可以根据自己的不同需求来改变符号的颜色，大小以及尺寸。
决策树的优点与缺点 优点：1.可读性好，具有描述性，易于人工理解与分析。 2. 效率高，一次创建可以反复使用。 3. 通过信息增益轻松处理不相关的属性， 缺点：1. 信息不是特别准确。 2. 决策容易受到法律问题和人为观点的影响。 亿图助你快速绘制决策树 第一步：新建空白页面 运行亿图软件，找到项目管理，通过双击模板页面下的决策树来打开一个空白页面。如果时间有限制的话，用户可以直接在例子页面选择合适的例子进行编辑以节省时间。
第二步：拖放符号 从右边符号库中拖放合适的决策树符号在空白页面上，并根据自己的需要调节符号的大小或颜色。 第三步：添加文本
用户有2种添加文本的方式。第一种是直接双击符号然后输入文本；第二种是ctrl+2打开一个文本框然后输入文本。 第四步：选择主题 导航到页面布局，从内置的主题中选择一个合适的主题让决策树显得更加专业和吸引人。 第五步：保存或导出决策树 回到文件页面，用户可以点击保存将决策树保存为默认的.eddx格式或者为了方便分享点击导出&发送将决策树导出为常见的文件格式。
《决策理论与方法》第二章随机性决策
学习目的 《决策理论与方法》 理解随机性决策的基本概念，能够判别什么是随机性决策；能够区分主观概率决策、贝叶斯决策和效用概率决策；能够运用随机性决策方法处理实际决策问题；掌握主观概率决策的基本方法与应用；掌握贝叶斯决策的基本方法与应用；掌握效用概率决策的基本方法与应用。
本讲内容 《决策理论与方法》 2.1 随机性决策的概念 2.2 主观概率决策 2.3 贝叶斯决策 2.4 效用概率决策方法
《决策理论与方法》2.1 随机性决策的概念 2.1.1 随机性决策的涵义 随机性决策也称风险型决策，是指决策者在未来不确 定的，复杂的因素下进行的决策。其目的在于提供一 种适合解决包括主观因素（决策者的判断及偏好）在 内的复杂决策问题的系统方法，改进决策的过程，以 提高决策的准确性。 在随机性决策中，每个方案都有几种结果，其发生的 概率也是已知的。由于具有丰富的信息，决策者可以 按照某种固定的程序进行决策，所以随机性决策也是 很有效率和效果的一种决策方法。
《决策理论与方法》2.1 随机性决策的概念 2.1.1 随机性决策的涵义 例2-1-1 某零售商订购一些报纸然后出售，若进的报纸当天不能卖完，报纸就会过期而无法继续出售，使得该零售商遭受损失；若进的报纸当天脱销，零售商就会损失掉一些利润。零售商根据以往的统计经验知道每天报纸的需求量是以下四种结果之一，即售出100份，120份，140份，160份。 并且知道各个需求量出现的概率。该零售商面临的问题就是随机性决策问题。 例2-1-2 某企业要根据订单生产一批货物，该企业可以使用原来的旧设备来生产，但产量较小，需加班生产来完成任务，同时企业要支付加班费； 或者该企业也可以引进高效率的新型设备来生产，不需要加班即可完成任务，但是要购买新设备。未来市场的需求量并不能确定，未来市场情况的结果可能为增长性很好，增长性一般，增长性很差。如果未来市场可预见（即市场各种情况出现的概率已知），那么该企业面临的问题即是否购买新设备，是随机性决策问题。 例2-1-3 某石油公司开采石油，在一块地上钻井，可能得到四种结果，年产油50万桶，年产油20万桶，年产油5万桶，无油。决策者有三种方案选择，自行开采，有条件出租和无条件出租（无条件出租是指无论产油量为多少，只是收取固定的租金）。虽然决策者对钻井后的结果无法得知，但是对钻井后的各种结果的概率是知道的，那么这也是随机性决策问题。
随机性决策问题案例Newly compiled on November 23, 2020
第八章 随机性决策问题案例 案例一 ：石油开采，例8-4，P177 表8-4 土地租借决策表 （1） 对自然条件预测的先验概率P(θ) （2） 进行实验所得到的条件概率分布是P(x /θ)，表8-5 （3） 由P(x /θ)，依据()(/)()ALL P x P x P θθθ= ，可以得出x 的边际概率P(x )： （4） 求出给定x 下的后验θ分布P(θ/x)： 由贝叶斯定理(/)( ) (/)() P x P P x P x θθθ= 得到x=1,2,3,4下的后验θ分布如表8-8 （5）求每种实验结果下的最优决策，即每个的最优a. 综合表8-4，8-8： x=1时，B(a1)=650*+200*+(-25)*+(-75)*= B(a2)=45*+45*+45*+45*=45 B(a3)=250*+100*+0*+0*= 选a1. 同上，x=2时，选a1.
x=3时，选a2. x=4时，选a2. （6） 决策的后悔值矩阵，表8-6 （7）在每种实验结果下，以最小后悔值来评判的最优决策，即每个x 下的最优 a 。综合表8-6和8-8.实验所需成本为12. x=1时，L(a1)=0*+0*+70*+120*+12= L(a2)=605*+155*+0*+0*+12= L(a3)=400*+100*+45*+45*+12= 选a1. 同上，x=2时，选a1. x=3时，选a2. x=4时，选a2. 案例二：猜盒子，例8-5，P188 表8-9 猜盒子的收益矩阵 （1） 自然条件下的先验概率P(θ)。 （2） 进行抽样，依据已知条件，当抽样数N=1时的条件概率分布是P(x/θ)。表8-10 （3） 由P(x/θ)，依据()(/)()ALL P x P x P θθθ= ∑，可以得出x 的边际概率P(x)
第八章随机性决策问题 案例 标准化管理部编码-[99968T-6889628-J68568-1689N]
第八章 随机性决策问题案例 案例一 ：石油开采，例8-4，P177 表8-4 土地租借决策表 （3） 由P(x /θ)，依据()(/)()ALL P x P x P θθθ= ，可以得出x 的边际概率P(x )： （4） 求出给定x 下的后验θ分布P(θ/x)： 由贝叶斯定理(/)() ( /)() P x P P x P x θθθ= x=1时，B(a1)=650*+200*+(-25)*+(-75)*= B(a2)=45*+45*+45*+45*=45 B(a3)=250*+100*+0*+0*= 选a1. 同上，x=2时，选a1. x=3时，选a2. x=4时，选a2.
表8-6和8-8.实验所需成本为12. x=1时，L(a1)=0*+0*+70*+120*+12= L(a2)=605*+155*+0*+0*+12= L(a3)=400*+100*+45*+45*+12= 选a1. 同上，x=2时，选a1. x=3时，选a2. x=4时，选a2. 案例二：猜盒子，例8-5，P188 8-10 （3） 由P(x/θ)，依据()(/)()ALL P x P x P θθθ= ∑，可以得出x 的边际概率P(x) （4）求出给定x 下的后验θ分布P(θ/x)： 由贝叶斯定理(/)() (/)() P x P P x P x θθθ= x=0, B(a1)=1*1/13+0*12/13=1/13 B(a2)=0*1/13+1*12/13=12/13 选a2。 x=1, B(a1)=1*4/7+0*3/7=4/7 B(a2)=0*4/7+1*3/7=3/7 选a1。 （6）假定抽样数N=2,结果又如何当N=2时，x=0,1,2. 条件概率分布P(x /θ)=(1)K K N K N C θθ-- 其中，θ为表8-10中的条件概率分布。 当x=0时，K=2, P(0/θ1)=(1)K K N K N C θθ--=22020.20.80.04C ??=
决策树算法的原理与应用 摘要：在机器学习与大数据飞速发展的21世纪，各种不同的算法成为了推动发 展的基石.而作为十大经典算法之一的决策树算法是机器学习中十分重要的一种算法。本文对决策树算法的原理，发展历程以及在现实生活中的基本应用进行介绍，并突出说明了决策树算法所涉及的几种核心技术和几种具有代表性的算法模式。 关键词：机器学习算法决策树 1.决策树算法介绍 1.1算法原理简介 决策树模型是一种用于对数据集进行分类的树形结构。决策树类似于数据结 构中的树型结构，主要是有节点和连接节点的边两种结构组成。节点又分为内部 节点和叶节点。内部节点表示一个特征或属性, 叶节点表示一个类. 决策树(Decision Tree),又称为判定树, 是一种以树结构(包括二叉树和多叉树)形式表达的 预测分析模型，决策树算法被评为十大经典机器学习算法之一[1]。 1.2 发展历程 决策树方法产生于上世纪中旬，到了1975年由J Ross Quinlan提出了ID3算法，作为第一种分类算法模型，在很多数据集上有不错的表现。随着ID3算法的 不断发展，1993年J Ross Quinlan提出C4.5算法，算法对于缺失值补充、树型结 构剪枝等方面作了较大改进，使得算法能够更好的处理分类和回归问题。决策树 算法的发展同时也离不开信息论研究的深入，香农提出的信息熵概念，为ID3算 法的核心，信息增益奠定了基础。1984年，Breiman提出了分类回归树算法，使 用Gini系数代替了信息熵，并且利用数据来对树模型不断进行优化[2]。 2．决策树算法的核心 2.1数据增益 香农在信息论方面的研究，提出了以信息熵来表示事情的不确定性。在数据 均匀分布的情况下，熵越大代表事物的越不确定。在ID3算法中，使用信息熵作 为判断依据，在建树的过程中，选定某个特征对数据集进行分类后，数据集分类 前后信息熵的变化就叫作信息增益，如果使用多个特征对数据集分别进行分类时，信息增益可以衡量特征是否有利于算法对数据集进行分类，从而选择最优的分类 方式建树。 如果一个随机变量X的可以取值为Xi（i=1…n），那么对于变量X来说，它 的熵就是 在得到基尼指数增益之后，选择基尼指数增益最大的特征来作为当前步骤的 分类依据，在之后的分类中重复迭代使用这一方法来实现模型的构造。 3. 决策树算法的优缺点 3.1决策树算法的优点[3] （1）计算速度快，算法简单，分类依据清晰 （2）在处理数据时，有很高的准确度，同时分类结果清晰，步骤明朗。 （3）可以处理连续和种类字段 （4）适合高维数据 3.2决策树算法的缺点 （1）决策树算法可以帮助使用者创建复杂的树，但是在训练的过程中，如