决策树例题分析

物流经济决策树经典例题及答案 篇一 一、题目 某物流企业正在考虑是否要开辟一条新的运输线路。如果开辟新线路，初期需要投入固定成本100万元用于购买车辆和设备等。新线路开通后，可能面临三种不同的市场需求情况：高需求、中需求和低需求，其概率分别为0.3、0.5和0.2。在高需求情况下，每年可获得利润200万元；在中需求情况下，每年可获得利润100万元；在低需求情况下，每年会亏损50万元。如果不开辟新线路，则维持现状，每年可稳定获得利润80万元。假设线路的运营周期为5年，请用决策树分析该物流企业是否应该开辟新线路。

二、答案 1. 计算开辟新线路的期望收益： 高需求时5年的收益：\(200\times5 = 1000\)万元 中需求时5年的收益：\(100\times5 = 500\)万元 低需求时5年的收益：\(50\times5=250\)万元 期望收益\(E = 0.3\times1000 + 0.5\times500+0.2\times( 250)\) \(=300 + 25050\) \(=500\)万元 扣除初期投入100万元后，净收益为\(500 100=400\)万元。 2. 不开辟新线路5年的收益为\(80\times5 = 400\)万元。 结论：从决策树分析来看，开辟新线路和不开辟新线路的净收益相同，企业可以根据自身的风险偏好等其他因素来决定是否开辟新线路。

三、解析 1. 解题思路 着眼点：本题需要比较开辟新线路和不开辟新线路两种方案的收益情况。对于开辟新线路的方案，要考虑不同市场需求下的收益，并结合概率计算期望收益，同时还要考虑初期投入成本。

剖析题目条件：题目给出了开辟新线路的初期投入成本、不同市场需求的概率以及在各种需求下的年利润，还有不开辟新线路的稳定年利润和线路运营周期。

运用的知识点与方法：主要运用了决策树分析方法，涉及到概率计算、期望收益的计算（\(E=\sum_{i = 1}^{n}p_{i}x_{i}\)，其中\(p_{i}\)是事件\(i\)发生的概率，\(x_{i}\)是事件\(i\)发生时的收益）以及成本收益的比较。

人工智能决策树例题经典案例一、经典案例：天气预测决策树在天气预测中有广泛应用，下面是一个关于是否适宜进行户外运动的示例：1. 数据收集：- 温度：高（>30℃）/中（20℃-30℃）/低（<20℃）- 降水：是/否- 风力：高/中/低- 天气状况：晴朗/多云/阴天/雨/暴雨- 应该户外运动：是/否2. 构建决策树：- 根据温度将数据分为三个分支：高温、中温、低温- 在每个分支中，继续根据降水、风力和天气状况进行划分，最终得到是否适宜户外运动的决策3. 决策树示例：温度/ / \高温中温低温/ | | \ |降水无降水风力适宜/ \ | | / \是否高中低| |不适宜适宜- 如果温度是高温且有降水，则不适宜户外运动- 如果温度是高温且无降水，则根据风力判断，如果风力是高，则不适宜户外运动，如果风力是中或低，则适宜户外运动 - 如果温度是中温，则不论降水和风力如何，都适宜户外运动- 如果温度是低温，则需要考虑风力，如果风力是高，则适宜户外运动，如果风力是中或低，则不适宜户外运动4. 参考内容：决策树的构建和应用：决策树通过对输入特征进行划分，构建了一棵树形结构，用于解决分类或回归问题。

构建决策树主要包括数据预处理、特征选择、划分策略和停止条件等步骤。

特征选择可以使用信息增益、基尼指数等算法，划分策略可以使用二叉划分或多叉划分，停止条件可以是叶子节点纯度达到一定阈值或达到预定的树深度。

决策树的应用包括数据分类、特征选择和预测等任务。

天气预测案例中的决策树：将天气预测问题转化为分类问题，通过构建决策树，可以得到识别是否适宜户外运动的规则。

决策树的决策路径可以用流程图或树状图表示，帮助理解和解释决策过程。

决策树的节点表示特征值，分支表示判断条件，叶子节点表示分类结果。

决策树的生成算法可以基于启发式规则或数学模型，如ID3、C4.5、CART等。

决策树的优缺点：决策树具有可解释性强、易于理解和实现、能处理非线性关系等优点。

决策树和量本利分析试题简答题1、简述成本控制的重要性,答、(1)监督工程收支，实现计划利润。

(2)做好盈亏预测，指导工程实施。

(3)分析收支情况，调整资金流动。

(4)积累资料，指导今后投标。

2、简述工程项目成本预测的概念，并列举出常用的成本预测的方法(包括定量和定性),答:(1)工程项目成本预测的概念:依据成本的历史资料和有关信息，在认真分析当前各种技术经济条件、外界环境变化及可能采取的管理措施的基础上，对未来的成本和费用及其发展趋势所作的定量描述和逻辑推断。

(2)常用的成本预测的方法:?、定量预测方法:简单平均法、回归分析法、指数平滑法、高低点法、量本利分析法?、定性预测方法:经验评判法、专家会议法、德尔菲法、主观概率法3、简述工程项目成本核算的特点,答:(1)成本核算内容繁杂、周期长。

(2)成本核算需要全员的分工与协作，共同完成。

(3)成本核算满足三同步(会计核算、统计核算、业务核算)要求难度大。

(4)在项目总分包制条件下，对分包商的实际成本很难把握。

(5)在成本核算过程中，数据处理工作量巨大，应充分利用计算机，使核算工作程序化、标准化。

4、试论述施工项目成本计划的编制程序,答:1.大中型项目一般采用分级编制的方式，由各部门提出部门成本计划，由项目经理部汇总编制全项目工程的成本计划2.小型项目一般采用集中编制方式，即由项目经理部先编制各部门成本计划,再汇总编制全项目的成本计划。

决策树法相关例题1、某市拟建预制构件厂，现有三个方案可供选择:一次投资建大厂，需投资300万元;一次投资建小厂，需投资160万元;先建小厂，三年后如果产品销路好，则再扩建，需投资140万元。

工厂的使用年限按10年计算。

三个方案在前三年和后七年销路好、销路差的概率和损益值如下:前三年销路好的概率为0.7,销路差的概率为0.3;若销路好时，建大厂的损益值为100万元，建小厂的损益值为40万元;若销路差时，建大厂的损益值为-20万元，建小厂的损益值为10万元;若前三年销路好，则后七年销路好的概率为0.9,销路差的概率为0.1;若前三年销路差，则后七年的销路一定差。

临床决策树例题经典案例医学
临床决策树是一种基于概率和逻辑的推理模型，用于帮助医生根据患者的症状和体征做出诊断和治疗决策。

以下是一个经典的临床决策树案例：
假设有一位患者因胸痛和呼吸困难而就诊。

医生可以使用临床决策树来评估患者患急性心肌梗死的风险。

1. 首先，医生需要收集患者的病史和体格检查结果。

例如，患者是否有高血压、糖尿病、吸烟等危险因素。

2. 然后，医生可以使用临床决策树来评估患者患急性心肌梗死的风险。

临床决策树通常由一系列的问题组成，每个问题的答案都会导致不同的分支，每个分支都代表不同的风险水平。

3. 医生可以根据患者的回答选择相应的分支，最终得出患者患急性心肌梗死的风险水平。

4. 根据患者的风险水平，医生可以制定相应的治疗方案。

例如，对于高风险患者，医生可能需要紧急进行冠状动脉造影和支架植入术；对于低风险患者，医生可能只需要药物治疗和密切观察。

通过使用临床决策树，医生可以更加准确地评估患者的病情，并制定更加个性化的治疗方案。

这有助于提高患者的治疗效果和生活质量。

决策树例题经典案例决策树是一种常用的机器学习算法，它能够通过构建一棵树来对数据进行分类或者回归预测。

决策树通过对每个样本的特征进行划分，从而逐步构建树结构，最终得到一棵用于分类或者回归的决策树。

下面我们来看一个经典的决策树例题。

假设我们有一个数据集，包含了一些二分类问题的样本，每个样本有两个特征，特征1表示是否有房产（是/否），特征2表示是否有工作（是/否）。

我们的目标是通过这两个特征来预测样本的类别（是/否）。

我们可以根据这个问题构建一个决策树。

首先，我们需要选择一个特征来进行划分。

通常我们选择的划分特征是能够最大程度地将样本分开的特征。

在这个例子中，我们可以选择特征1作为划分特征。

然后，我们将特征1的取值分别为“是”和“否”的样本分成两个子集。

对于特征1取值为“是”的样本，我们可以看到它们的类别都为“是”，所以我们可以将其划分为一个叶子节点，并且将类别设为“是”。

对于特征1取值为“否”的样本，我们需要选择另一个特征来划分。

同样地，我们选择特征2作为划分特征。

对于特征2取值为“是”的样本，我们可以看到它们的类别有一部分为“是”，一部分为“否”，所以我们还需要继续划分。

我们选择特征1作为再次划分的特征。

对于特征2取值为“否”的样本，我们可以看到它们的类别都为“否”，所以我们可以将其划分为一个叶子节点，并且将类别设为“否”。

对于特征2取值为“是”，特征1取值为“否”的样本，我们可以看到它们的类别全部为“否”，所以我们可以将其划分为一个叶子节点，并且将类别设为“否”。

最后，我们得到的决策树如下：特征1是|--- 类别：是特征1否|--- 特征2是| |--- 类别：是||--- 特征2否|--- 类别：否通过这个决策树，我们可以根据样本的特征值来进行预测。

例如，对于一个样本，特征1为“是”，特征2为“否”，按照决策树的规则，我们可以预测该样本的类别为“否”。

决策树是一种直观、易于解释的机器学习算法，它能够根据数据集的特征进行分类或者预测，对于解决一些简单的二分类问题非常有效。

造价工程师《案例分析》定式：决策树决策树：定案、定图、定量案例一【授课案例，P125 案例五】某承包商面临 A、B 两项工程投标，因受本单位资源限制，只能选择其中一项工程投标，或者两项工程均不投标。

根据过去类似工程投标的经验数据，A 工程投高标中标的概率为 0.3，投低标中标的概率为 0.6，编制投标文件的费用为 3 万元。

B 工程投高标的中标概率为 0.4，投低标的中标概率为 0.7，编制投标文件的费用为 2 万元。

相关数据如下：问题：优选投标方案答案：①（150×0.3+100×0.5+50×0.1）×0.3-3×0.7=29.40 万元②（110×0.2+60×0.7）×0.6-3×0.4=37.20 万元③（110×0.4+70×0.5+30×0.1）×0.4-2×0.6=31.60 万元④（70×0.2+30×0.5-10×0.3）×0.7-20.3=17.60 万元⑤0②点期望值最大，优选 A 低标投标方案案例二【P128 案例六】某承包商经研究决策参加某工程投标。

经造价工程师估价，该工程估算成本为 1500 万元，其中材料费占 60%。

该工程业主在招标文件中明确规定采用固定总价合同。

经预测，在施工过程中材料费可能平均上涨 3%，其发生的概率为 0.4。

经研究有高、中、低三个报价方案，其利润率分别为 10%、7%、4%，根据近三年类似工程的投标经验，相应的中标概率分别为 0.3、0.6、0.9。

编制投标文件的费用为 5 万元。

问题：1.优选投标方案2.针对优选的投标方案，其相应的不含税报价为多少？答案1.1500×60%×3%=27 万元（1）1500×10%-27=123 万元（2）1500×7%-27=78 万元（3）1500×4%-27=33 万元①点（150×0.6+123×0.4）×0.3-5×0.7=38.26 万元②点（105×0.6+78×0.4）×0.6-5×0.4=54.52 万元③点（60×0.6+33×0.4）×0.9-5×0.1=43.78 万元②点期望值最大，优选中报价方案2.1500×1.07=1605 万元案例三【P16 案例九】某企业生产的某种产品在市场上供不应求，该企业决定投资扩建。

多级决策树例题经典案例
多级决策树是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。

以下是一个经典的多级决策树案例，即信用评分模型。

假设我们要预测一个人是否会违约，可以使用多级决策树模型。

数据集包括多个特征，如年龄、收入、职业、信用历史等。

我们的目标是根据这些特征预测一个人是否会违约。

首先，我们将数据集分成训练集和测试集。

训练集用于训练决策树模型，测试集用于评估模型的准确性和性能。

接下来，我们可以使用递归分区算法来构建多级决策树。

递归分区算法基于训练数据集的特征来划分数据集，直到满足停止条件为止。

在每个节点上，我们选择最佳的特征来划分数据集，以便最大化纯度或信息增益。

在构建决策树的过程中，我们需要选择合适的阈值来划分每个节点的输出类别。

在多级决策树中，每个节点可能有多个阈值，因此我们需要选择最优的阈值来划分输出类别。

最后，我们可以使用测试集来评估模型的准确性和性能。

我们可以计算模型的精度、召回率、F1分数等指标来评估模型的性能。

如果模型的性能良好，则可以将模型应用于实际预测任务中。

以上是一个经典的多级决策树案例，通过该案例我们可以了解多级决策树的基本原理和应用方法。

在实际应用中，我们还需要考虑特征选择、特征工程、剪枝等问题，以提高模型的性能和泛化能力。

题目：决策树例题经典案例Python1.引言在数据分析和机器学习中，决策树是一种常用的预测模型，它能够根据已知数据来做出决策，并且可以很好地解释预测结果。

本文将以Python为工具，通过经典案例来深入探讨决策树模型的应用和实现原理。

2.决策树的基本原理决策树是一种树形结构的模型，它通过对已知数据进行分析和归纳，构建出一颗树来表示决策过程。

在每个非叶节点上，根据一个特征进行划分，直到达到叶节点并给出预测结果。

3.决策树的构建过程在Python中，我们可以使用scikit-learn库来构建决策树模型，首先需要准备好数据集，然后通过调用相应的函数来构建模型并进行训练。

4.决策树的应用场景决策树模型在实际应用中有着广泛的应用场景，比如在金融领域中可以用来进行信用评分，在医疗领域中可以用来辅助医生做出诊断决策，以及在市场营销领域中可以用来进行用户分类等。

5.经典案例分析下面以一个二分类问题为例来说明决策树的应用。

假设有一个数据集，包含了一些患者的相关信息和是否患有某种疾病的标记，我们希望通过这些信息来预测一个新患者是否患有该疾病。

首先我们需要将数据集划分为训练集和测试集，然后利用训练集来构建决策树模型，最后使用测试集来评估模型的预测效果。

6.个人观点决策树作为一种简单且直观的模型，具有很强的可解释性，适用于中小规模的数据集。

但是在处理大规模数据和复杂关系时，可能会出现过拟合的问题。

决策树也有一些改进的版本，比如随机森林和梯度提升树，它们可以进一步提高模型的泛化能力。

7.总结通过本文的分析，我们对决策树模型的基本原理和构建过程有了更深入的了解，并且通过经典案例的分析，也能够更加直观地感受决策树模型的应用。

希望读者通过本文的学习，能够对决策树模型有个更全面、深刻和灵活的认识。

至此，这篇有关"决策树例题经典案例Python"的文章写作完成。

决策树模型是一种常用的机器学习算法，它在实际应用中有着广泛的应用场景。

cart决策树例题简单案例
决策树是一种常见的机器学习算法，用于分类和预测分析。

它
通过一系列规则和条件来对数据进行分类或预测，类似于真实世界
中的决策过程。

下面我将给你一个简单的购物车决策树的例子。

假设我们有一个购物车决策树，用于预测一个顾客是否会购买
某种产品。

我们收集了一些顾客的数据，包括年龄、性别、收入和
是否有小孩。

我们想要通过这些数据来预测顾客是否会购买某种产品。

首先，我们可以使用年龄作为第一个分裂节点。

如果顾客年龄
小于30岁，则我们进一步考虑性别；如果是女性，则我们再考虑收入；如果收入高于某个阈值，则预测她会购买；如果收入低于阈值，则再考虑是否有小孩，如果有小孩则预测她会购买。

如果是男性，
则我们可能会根据其他特征进行进一步的分裂。

这只是一个简单的例子，实际上，决策树可以根据具体情况进
行更复杂的分裂和预测。

在实际应用中，决策树可以用于各种领域，如金融、医疗和市场营销等，用来预测客户购买行为、疾病风险等。

总的来说，决策树是一种直观且易于理解的机器学习算法，它可以帮助我们从数据中发现规律，并做出有效的预测和决策。

希望这个简单的例子可以帮助你更好地理解决策树的应用和工作原理。

决策树例题简介决策树是一种常用的机器学习算法，它通过构建树形结构来对数据进行分类或回归分析。

它是一种基于规则的分类模型，通过对特征进行划分，不断递归地构建决策节点和叶节点，最终生成一棵树，以实现对新样本的分类预测。

决策树的应用广泛，比如在风险评估、医学诊断、金融分析等领域都有广泛的应用。

本文将通过一个具体的例题，介绍决策树的基本原理和应用方法。

例题背景假设我们是一家电商公司，我们想通过决策树分析购买行为来预测用户是否会购买某个产品。

我们收集了一些样本数据，包含了用户的特征和购买行为的标签。

现在我们要基于这些数据构建一个决策树模型来预测用户的购买行为。

数据集我们的数据集包含以下几个特征：•年龄：年龄段（青年、中年、老年）•收入：收入水平（低、中、高）•学历：学历等级（小学、中学、大学）•职业：职业类型（工人、农民、教师）•是否购买：购买行为标签（是、否）下面是一个样本数据集的例子：年龄收入学历职业是否购买青年中中学工人否中年高大学农民是老年中小学工人是……………解决方案为了构建决策树模型，我们需要进行以下几个步骤：1. 特征选择特征选择是决策树构建的关键一步，它决定了如何将特征进行划分。

常用的特征选择方法有信息增益、信息增益比、基尼指数等。

在本例中，我们可以使用信息增益来选择特征。

2. 构建决策树根据选择的特征，我们可以递归地构建决策树。

每个决策节点都是一个特征值，每个叶节点都是一个购买行为标签。

我们可以使用递归算法来构建决策树。

3. 决策树的剪枝决策树的剪枝是为了防止过拟合，提高决策树模型的泛化能力。

常用的剪枝方法有预剪枝和后剪枝两种。

预剪枝是在构建决策树的过程中进行剪枝，后剪枝是在构建完整的决策树后再进行剪枝。

具体选择哪种剪枝方法取决于实际情况。

4. 模型评估在构建完决策树模型后，我们需要对模型进行评估。

常用的评估指标有准确率、召回率、F1值等。

我们可以使用交叉验证等方法来评估模型的性能。

总结决策树是一种常用的分类和回归分析算法，它通过构建树形结构来对数据进行分类或预测。

一、概述Python是一种高效的编程语言，广泛应用于数据分析和机器学习领域。

决策树是一种常用的机器学习算法，C4.5是其中一种经典的决策树算法。

本文将以Python为工具，以C4.5算法为基础，通过经典案例的解析，深入探讨C4.5决策树算法的原理和实践应用。

二、C4.5算法介绍1. C4.5算法是基于信息熵的一种决策树算法，其主要目的是通过对训练数据的分析，构建出一颗能够高效分类的决策树。

2. C4.5算法的关键步骤包括：计算信息增益、选择最优特征、递归构建决策树、处理缺失值等。

3. C4.5算法对连续型特征的处理采用二分策略，对离散型特征的处理采用多分策略，能够有效地处理不同类型的数据。

三、经典案例分析1. 数据准备我们以一个经典的鸢尾花数据集为例，数据集包括花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度等特征，以及鸢尾花的种类标签。

2. 数据预处理我们首先需要对数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择、数据划分等步骤，以确保数据的质量和准确性。

3. 模型训练接下来，我们使用Python中的决策树库来训练C4.5决策树模型，通过对训练数据的拟合，构建出一颗能够有效分类的决策树。

4. 模型评估我们使用测试数据来评估模型的性能，包括准确率、召回率等指标，以验证模型的有效性和泛化能力。

四、Python实践1. 数据分析我们可以使用Pandas库对数据集进行加载和分析，通过统计分析和可视化等手段，对数据的特征和分布进行深入了解。

2. 模型构建在Python中，我们可以使用scikit-learn等机器学习库来构建C4.5决策树模型，通过设置参数、训练模型等步骤，得到一颗高效的决策树模型。

3. 模型调优在实践中，我们可以通过交叉验证、网格搜索等技术，对模型进行进一步优化，以获得更好的分类效果。

4. 模型应用我们可以将训练好的决策树模型应用到新的数据中，进行预测和分类，以解决实际的分类问题。

五、总结与展望C4.5决策树算法作为经典的机器学习算法，在实际应用中具有广泛的价值和意义。