决策表与决策树

决策树算法解释
决策树是一种运用概率与图论中的树对决策中的不同方案进行比较，从而获得最优方案的风险型决策方法。

它由树根（决策节点）、其他内点（方案节点、状态节点）、树叶（终点）、树枝（方案枝、概率枝）、概率值、损益值组成。

决策树是一个利用像树一样的图形或决策模型的决策支持工具，包括随机事件结果，资源代价和实用性。

它是一个算法显示的方法。

决策树分析法是一种非参数的有监督学习算法，能从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并可以用树状结构绘制决策流程，达到解决回归和分类的问题。

其核心思想是基于树结构进行对数据划分，通过对各特征进行询问的方式构造决策树。

在决策过程中，决策树通过构建一个类似树状的图形，帮助决策者理清思路，从不同角度考虑问题，并给出各个可能方案的概率和可能的收益。

具体来说，决策树的每个内部节点表示一个决策问题，每个分支代表一个可能的决策结果，每个叶子节点代表一种可能的最终结果。

通过决策树，决策者可以清晰地看到每个决策的可能结果，以及每个结果出现的概率。

总的来说，决策树是一种强大的工具，能够帮助我们理清思路并做出最佳的决策。

决策表、决策树、流程图举例《管理系统中的计算机应用》应用题《管理系统中的计算机应用》是会计、财税、金融、工商管理等专业的考试科目，大多数同学在学这科的时候觉得很抽象，很困难，特别是最后20分的应用题不知从和下手，根据自己考试的经验，我给大家一些建议，但仅代表个人观点，如果有什么不恰当的地方，也请熟悉这门课程的朋友给予指出，大家一起探讨。

这门课程的应用题，可能出现这么几个类型的题目：决策树、决策表、数据流程图、E-R图和一道关于计算机界面的题，现在我就根据这几个题目各自的特点联系自己做题的经验给大家一些心得。

决策树：在这几种应用题中，决策树的题是比较简单的，只要你认真审题，基本上不会有太大的错误，所以，基本上来说，这类题目是送分的题，一旦如果今年出这种题目，我希望大家一定要拿住分了，不要丢了，否则就太可惜了。

我给大家举个比较简单的例子来用以说明。

例：邮局邮寄包裹收费标准如下：若收件地点距离L在1000公里以内，邮件类型T为普通件每公斤收费2元，挂号件每公斤3元。

若收件地点距离在1000公里以外，普通件每公斤2.5元,挂号件每公斤3.5元；若重量W大于30公斤，超重部分每公斤加收0.5元。

请绘制决策树和决策表。

解法：首先，我们要根据题目，先将收件距离分为大于1000和小于或等于1000两种，这就是决策树的第一层的两个分支。

如收费标准——L≤1000——L>1000；然后，题目告知，在1000公里以内，普通邮件2元/公斤；挂号3元/公斤，这就是第一个分支上的两个更细的分支；也就是说L≤1000里面又可以有两个分支，一个是挂号，一个是普通（暂时先不分，大家看明白，下面我会把整个图画出来的）；第三，可以看到大于1000公里的，普通邮件2.5元/公斤；挂号3.5元/公斤。

这是大于1000公里的两个分支。

第四，到这里，还没有完，因为可以看到题目的最后一句，就是在超过1000公里以外的邮件，还有一个分支，就是重量部分的，超过30公斤，要加收0.5元，当然，另一个条件就是不超过的不加，这就需要在大于1000公里的分出的两个分支里面又要分出两个分支。

决策树法(Decision Tree）决策树(decision tree)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。

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：1) 通过该节点的记录数2) 如果是叶子节点的话，分类的路径3) 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。

决策树的构成要素[1]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：总之，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。

决策树对于常规统计方法的优缺点优点：1)可以生成可以理解的规则；2)计算量相对来说不是很大；3) 可以处理连续和种类字段；4) 决策树可以清晰的显示哪些字段比较重要。

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。

决策树的适用范围[1]科学的决策是现代管理者的一项重要职责。

我们在企业管理实践中，常遇到的情景是：若干个可行性方案制订出来了，分析一下企业内、外部环境，大部分条件是己知的，但还存在一定的不确定因素。

决策方法决策树法
决策树（Decision Trees）是一种根据特征属性对数据进行分类，从
而对不同状况采取不同行动的数据处理方法。

它是一种直观、可理解的、
可视化的定量分析技术，能够帮助用户探索、分析、推导可能的影响因素，以及识别和选择出最佳策略，以达到工作目的。

决策树有以下一些优点：
1.易于理解和实施。

决策树使用树状结构来表示不同的决策，可以直
观地展示出决策过程是如何进行的，也对用户比较容易理解和实施。

2.结果可解释。

决策树虽然能够用于预测数据，但是它也可以帮助用
户解释数据，同时也能够让用户分析和预测出不同的结果。

3.更容易检测数据异常。

决策树能够帮助用户检测到数据中出现的异常，并且在发现异常数据时能够提出警告。

4.更容易提高预测的准确性。

由于决策树能够用于预测，如果用户有
一定的能力，就可以通过修改决策树的结构来提高它产生的预测结果的准
确性。

5.更容易识别复杂的模式。

决策树可以帮助用户从复杂的模式中识别
出有用的信息。

尽管决策树有很多优点，但它也有一些缺点。

它的主要缺点是它容易
出现过拟合，也就是说它可以设置太复杂的模型，使得模型对训练数据的
效果很好，但是对新数据的拟合效果很差。

决策树详细介绍决策树，你可以把它想象成一棵超级智能的树，不过这棵树可不是用来乘凉或者结水果的。

这棵树啊，是专门帮咱们做决策的。

啥是决策树呢？简单来说，就像是你在一个大迷宫里，每个路口都有不同的选择，决策树就是把这些选择和可能出现的结果都画成了像树一样的形状。

比如说，你打算出去旅游，这就像站在了迷宫的入口。

你要选择去哪儿，这就是决策树的第一个分支。

是去海边享受阳光沙滩呢，还是去山里呼吸新鲜空气呢？这就好比树的两个大枝干。

要是你选择去海边，那又会有新的分支。

是去热闹的三亚，还是相对安静些的青岛呢？这就像大树枝干上又长出了小树枝。

每个选择后面都跟着不同的情况，就像树枝上挂着的树叶。

你选择三亚，可能就得接受比较高的消费，但是能体验到独特的热带风情；选择青岛呢，消费可能低一些，还能喝到新鲜的青岛啤酒，享受不一样的海滨乐趣。

这就是决策树在旅游这个事儿上的体现。

再比如说找工作。

你毕业了，站在找工作的这个大路口。

一个分支是去大公司，另一个分支是去小公司。

去大公司呢，就像爬上了一棵大树的粗树干，稳定、福利好，可能还会有比较系统的培训。

可是大公司里竞争也激烈啊，就像这树干上爬满了其他的小昆虫都在抢那点阳光雨露。

小公司呢，就像一棵小树苗，虽然看着没那么强壮，但是你可能会有更多的发展机会，就像小树苗周围有很多空地可以让你扎根生长。

不过小公司可能也有风险，说不定哪天就倒掉了，就像小树苗可能被一阵大风刮倒一样。

决策树的每个节点都是一个决策点，每个分支都是一种可能的选择，最后的叶子节点就是结果。

它把复杂的决策过程变得可视化，让你一眼就能看明白。

这多好啊，就像给你画了一张特别详细的寻宝图，你按照这个图走，就能找到你想要的宝藏，这个宝藏可能就是最好的决策结果。

那怎么构建决策树呢？这就有点像搭积木。

你得先确定最开始的大问题，就像确定搭积木的底座。

比如说刚刚提到的旅游，最开始的大问题就是去哪儿旅游。

然后根据这个问题的不同答案来建立下一层的分支，就像在底座上一层一层地搭积木块。

决策表、决策数、数据流程图举例决策表、决策树、流程图举例《管理系统中的计算机应⽤》应⽤题《管理系统中的计算机应⽤》是会计、财税、⾦融、⼯商管理等专业的考试科⽬，⼤多数同学在学这科的时候觉得很抽象，很困难，特别是最后20分的应⽤题不知从和下⼿，根据⾃⼰考试的经验，我给⼤家⼀些建议，但仅代表个⼈观点，如果有什么不恰当的地⽅，也请熟悉这门课程的朋友给予指出，⼤家⼀起探讨。

这门课程的应⽤题，可能出现这么⼏个类型的题⽬：决策树、决策表、数据流程图、E-R图和⼀道关于计算机界⾯的题，现在我就根据这⼏个题⽬各⾃的特点联系⾃⼰做题的经验给⼤家⼀些⼼得。

决策树：在这⼏种应⽤题中，决策树的题是⽐较简单的，只要你认真审题，基本上不会有太⼤的错误，所以，基本上来说，这类题⽬是送分的题，⼀旦如果今年出这种题⽬，我希望⼤家⼀定要拿住分了，不要丢了，否则就太可惜了。

我给⼤家举个⽐较简单的例⼦来⽤以说明。

例：邮局邮寄包裹收费标准如下：若收件地点距离L在1000公⾥以内，邮件类型T为普通件每公⽄收费2元，挂号件每公⽄3元。

若收件地点距离在1000公⾥以外，普通件每公⽄2.5元,挂号件每公⽄3.5元；若重量W⼤于30公⽄，超重部分每公⽄加收0.5元。

请绘制决策树和决策表。

解法：⾸先，我们要根据题⽬，先将收件距离分为⼤于1000和⼩于或等于1000两种，这就是决策树的第⼀层的两个分⽀。

如收费标准——L≤1000——L>1000；然后，题⽬告知，在1000公⾥以内，普通邮件2元/公⽄；挂号3元/公⽄，这就是第⼀个分⽀上的两个更细的分⽀；也就是说L≤1000⾥⾯⼜可以有两个分⽀，⼀个是挂号，⼀个是普通（暂时先不分，⼤家看明⽩，下⾯我会把整个图画出来的）；第三，可以看到⼤于1000公⾥的，普通邮件2.5元/公⽄；挂号3.5元/公⽄。

这是⼤于1000公⾥的两个分⽀。

第四，到这⾥，还没有完，因为可以看到题⽬的最后⼀句，就是在超过1000公⾥以外的邮件，还有⼀个分⽀，就是重量部分的，超过30公⽄，要加收0.5元，当然，另⼀个条件就是不超过的不加，这就需要在⼤于1000公⾥的分出的两个分⽀⾥⾯⼜要分出两个分⽀。

决策树通俗解释决策树是一种常见的机器学习算法，它模拟了人类在做决策时的思考过程并提供了一种有效的方式来解决分类和回归问题。

决策树的结构类似于一个树状图，由一系列的决策节点和叶子节点组成。

首先，让我们来解释一下决策树的创建过程。

决策树的创建基于一个训练数据集，该数据集包含了一系列的特征和相应的目标值。

决策树通过对训练数据集进行分割，构建一系列的决策规则，以实现对目标值的预测。

在创建决策树的过程中，我们需要选择一个合适的特征来进行分割。

这个选择是基于一个衡量指标，比如信息增益或基尼系数。

这些指标衡量了特征的纯度和分类效果，帮助我们找到最好的分割点。

一旦我们选择了一个特征进行分割，我们就将训练数据集分成几个子集，每个子集对应于特征的一个取值。

然后，我们在每个子集上递归地重复这个过程，直到达到停止条件。

停止条件可以是达到了最大深度，子集的纯度已经足够高，或者没有更多的特征可供选择。

当我们创建完整的决策树后，我们可以使用它来进行预测。

对于一个新的输入样本，我们从根节点开始，根据每个决策节点的规则选择一个路径，最终到达一个叶子节点。

叶子节点包含了我们对输入样本的预测结果。

决策树的优点是易于理解和解释，可以处理多分类问题，并且对于缺失数据和异常值有一定的鲁棒性。

然而，决策树也有一些缺点，比如容易过拟合和对输入特征的变化敏感。

为了克服这些问题，人们发展了许多改进的决策树算法，比如随机森林和梯度提升树。

这些算法通过集成多个决策树的预测结果，减少了过拟合的风险，并提高了整体的准确率。

总结来说，决策树是一种强大的机器学习算法，可以帮助我们做出有效的决策和预测。

通过选择合适的特征和分割点，决策树可以根据给定的训练数据集构建出一棵树状结构，用于解决分类和回归问题。

名词解释1．信息：是客观世界中各种事物的运动状态和变化的反映，是客观事物之间相互联系和相互作用的表征，表现的是客观事物运动状态和变化的实质内容。

2．信息的价值：指凝结在信息产品中的人类劳动。

这是信息商品的社会属性，体现出信息生产者和信息需求者之间的联系，也就是他们之间的交换劳动的关系。

3．管理：通过计划、组织、领导、控制和协调各种资源，确保组织达到预期目标的过程。

4．系统：是由相互作用和相互依赖的若干组成部分或要素结合而成的具有特定功能的有机整体。

5．管理信息系统：一人为主导，利用计算机软硬件，手工作业，分析、计划、控制和决策模型以及数据库的用户—机器系统。

提供信息支持企业或组织的运行、管理和决策功能。

6．数据流图：用简易的、图形化的方式表达系统业务处理和数据流之间的关系。

反映信息在系统中流动和处理情况的图形。

7．数据字典：数据流图中所有名字的定义和描述构成数据字典，包括数据流、数据存储、外部实体和处理过程的详细条目。

主要用于描述数据流和数据存储的逻辑内容，以及外部实体和处理过程的某些数据特性。

8．数据仓库：是决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境。

数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。

数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性、时变性、集合性和支持管理决策。

9．数据挖掘：就是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量的数据中获取有效地、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。

10.物流信息系统：是物流和信息有机结合在一起的系统，进行物流信息的收集、传递、存储、加工、维护和使用的系统。

简答题1.信息的生命周期收集：内部、外部、系统本身传输：按某种方式在企业内部或外部传递并最终到用户手中过程加工、存储使用：用户对数据分析、统计和以其为基础进行的商业、政治、道德、政策维护：对信息管理存放、读取、拷贝归宿：对已用信息处理，存档或删除2.信息的采集方法自下而上进行广泛收集有目的地进行专项收集随机进行积累具体采集方法：内源---广泛收集；外源---有目的收集3.管理信息系统开发方法---生命周期法的特点用户参与原则先逻辑后物理原则自顶向下，分解协调原则工作文档的规范化和标准化原则4.管理信息系统的生命周期系统规划：根据组织的整体目标和发展战略，确定MIS的发展战略，明确组织总的信息需求，制定MIS建设总计划。

决策分析决策树决策分析是一种在复杂环境中做出最佳决策的方法。

它通过系统地分析决策方案，找出最优解，并权衡决策所需的成本、收益、风险和不确定性等因素。

在决策分析中，决策树是一种常用的工具，它通过将决策问题转化为一系列的选择和影响，形成一种树形结构，以便更好地描述和分析决策过程。

决策树的结构通常包括以下几个部分：1. 根节点：代表决策问题的起始点，它通常表示整个决策过程的问题描述。

2. 内部节点：代表决策问题中的某个关键问题，通常是形如：“是”或“否”的问题。

3. 叶子节点：代表问题的最终结果或每个可能的解决方案的结果，通常是一系列策略或操作。

决策树的建立过程有很多方法，其中最常用的是基于信息熵和信息增益的方法。

在这种方法中，决策树的构建是基于对不同属性或因素的分析和权衡。

决策树的优点在于它可以帮助决策者更好地理解问题、确定目标、评估方案和控制风险。

此外，决策树具有较好的可解释性和易于可视化的特点，使人们可以更好地沟通和协作。

然而，决策树也存在一些缺点。

例如，决策树的构建需要对问题的许多不同方面进行分析和比较，这可能会导致决策树过于复杂且难以理解。

此外，决策树可能会出现过度拟合的情况，即所建立的决策树过度适应训练数据，从而失去了一般性和预测能力。

为了克服这些缺点，人们提出了许多针对决策树的优化和改进方法，例如剪枝、合并和修剪等方法。

这些方法可以在不减少准确性和精度的情况下，使决策树变得更加简单和易于理解。

总而言之，决策分析决策树是一种有效的方法，可帮助决策者在复杂环境中更好地理解问题、评估风险和选择最佳方案。

它的优点在于提供了一种易于理解和可视化的决策框架，而缺点则在于过于复杂和可能出现过度拟合的问题。

因此，在使用决策分析和决策树时，需要根据具体情况进行深入分析和比较，并采取相应的优化和改进方法。

软件测试中的决策分析与决策树在当今数字化的时代，软件的质量和可靠性至关重要。

软件测试作为确保软件质量的关键环节，面临着各种各样的挑战和决策。

决策分析和决策树作为有效的工具和方法，在软件测试中发挥着重要的作用。

首先，让我们来理解一下什么是决策分析。

决策分析是一种系统的方法，用于在不确定性和多个可选方案的情况下做出明智的选择。

在软件测试中，我们经常会遇到需要决定测试的范围、测试的优先级、测试资源的分配等问题，这时候就需要进行决策分析。

决策分析通常包括以下几个步骤：明确决策问题、确定决策目标、收集相关信息、识别可选方案、评估每个方案的风险和收益、选择最优方案。

例如，在决定测试范围时，我们需要考虑软件的功能重要性、用户需求、开发时间和成本等因素。

通过综合分析这些因素，我们可以确定哪些功能需要进行深入测试，哪些可以进行较少的测试或者不测试。

而决策树则是一种图形化的决策分析工具。

它以树状结构展示了决策的各个节点和分支，以及每个节点的可能结果和概率。

决策树的优点在于它能够清晰地呈现决策的逻辑和流程，帮助我们直观地理解和比较不同的决策路径。

在软件测试中，决策树可以用于很多方面。

比如，在确定测试用例的优先级时，我们可以根据测试用例发现缺陷的可能性、缺陷的严重程度、执行测试用例的成本等因素构建决策树。

通过计算每个分支的预期值，我们可以确定哪些测试用例应该优先执行。

假设我们有一个功能模块，其中包含三个子功能 A、B、C。

根据以往的经验，子功能 A 出现严重缺陷的概率为 10%，但修复成本很高；子功能 B 出现一般缺陷的概率为 20%，修复成本适中；子功能 C 出现轻微缺陷的概率为 30%，修复成本较低。

执行测试用例 A 的成本为100 个单位，测试用例 B 为 50 个单位，测试用例 C 为 20 个单位。

我们可以构建如下的决策树：首先是根节点，代表是否进行测试。

从根节点分出三个分支，分别对应子功能 A、B、C 的测试决策。