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。