决策树分析方法

在当今信息爆炸的时代，数据分析已经成为了企业决策和发展的重要手段。

而在数据分析中，决策树是一种常用的数据挖掘方法，它广泛应用于各行各业的数据分析中。

决策树是一种预测模型，能够用于对数据进行分类和预测。

下面我们将详细介绍如何利用决策树进行数据分析。

1. 决策树的基本原理决策树是一种树形结构，它通过一系列的问题对数据进行分类和预测。

在决策树中，每个节点代表一个特征，每条边代表一个可能的取值，而每个叶节点代表一个类别或者数值。

决策树的生成过程是一个递归的过程，通过选择最优的特征和划分数据集，不断地生成决策树，直到满足某种停止条件为止。

2. 决策树的应用场景决策树广泛应用于分类和预测问题。

在商业领域中，可以利用决策树对客户进行分类，预测客户的购买行为和偏好；在医疗领域中，可以利用决策树对患者的病情进行分类和预测；在金融领域中，可以利用决策树对贷款申请进行风险评估等。

总之，只要是需要对数据进行分类和预测的场景，都可以考虑使用决策树进行数据分析。

3. 决策树的优点决策树具有直观、易于理解和解释的优点，能够生成清晰的规则，便于业务人员理解和应用。

此外，决策树能够处理各种类型的数据，包括数值型数据和分类型数据，不需要对数据进行过多的预处理。

另外，决策树能够自动选择特征和划分数据集，具有一定的鲁棒性，对缺失值和噪声数据的处理能力较强。

最重要的是，决策树的训练和预测过程速度较快，适合处理大规模的数据集。

4. 决策树的缺点决策树的缺点主要体现在两个方面：一是容易出现过拟合的问题，特别是在处理复杂的数据集时；二是对于连续型数据的处理能力较弱，通常需要对连续性特征进行离散化处理。

此外，决策树对数据的不稳定性比较敏感，数据分布的微小变化可能导致生成不同的决策树，因此需要进行集成学习或者剪枝等处理来提高决策树的性能。

5. 决策树的建模流程决策树的建模流程一般包括以下几个步骤：首先，选择合适的特征和目标变量；然后，对数据集进行划分，一部分用于训练模型，一部分用于测试模型，可以采用交叉验证的方法进行模型评估；接着，通过选择合适的划分策略和停止条件，生成决策树；最后，对生成的决策树进行剪枝或者集成学习等处理，提高模型的性能。

第四节决策树方法第四节决策树方法一决策树结构利用决策树形图进行决策分析的方法称为决策树分析法。

当决策涉及多方案选择时，借助由若干节点和分支构成的树状图形，可形象地将各种可供选择的方案、可能出现的状态及其概率，以及各方案在不同状态下的条件结果值简明地绘制在一张图标上，以便讨论研究。

决策树形图的优点在于系统地、连贯地考虑各方案之间的联系，整个决策分析过程直观易懂、清晰明了。

决策树形图可分为单阶段决策树和多阶段决策树。

单阶段决策树是指决策问题只需进行一次决策活动，便可以选出理想的方案。

单阶段决策树一般只有一个决策节点。

如果所需决策的问题比较复杂，通过一次决策不能解决，而是要通过一系列相互联系的决策才能选出最满意方案，这种决策就称为多阶段决策。

多阶段决策的目标是使各次决策的整体效果达到最优。

决策树分析法是进行风险型决策分析的重要方法之一。

该方法将决策分析过程以图解方式表达整个决策的层次、阶段及其相应决策依据，具有层次清晰、计算方便等特点，因而在决策活动中被广泛运用。

决策树基本模型决策树又称决策图，是以方框和圆圈及节点，并由直线连接而形成的一种像树枝形状的结构图。

单阶段决策树如图所示：决策树所用图解符号及结构：（1）决策点：它是以方框表示的节点。

一般决策点位于决策树的最左端，即决策树的起点位置，但如果所作的决策属于多阶决策，则决策树图形的中间可以有多个决策点方框，以决策树“根”部的决策点为最终决策方案。

（2）方案枝：它是由决策点起自左而右画出的若干条直线，每条直线表示一个备选方案。

方案枝表示解决问题的途径，通常是两枝或两枝以上。

（3）状态节点：在每个方案枝的末端画上一个“○”并注上代号叫做状态节点。

状态节点是决策分枝的终点，也是表示一个备选方案可能遇到的自然状态的起点。

其上方的数字表示该方案的期望损益值。

（4）概率枝：从状态节点引出的若干条直线叫概率枝，每条直线代表一种自然状态及其可能出现的概率（每条分枝上面注明自然状态及其概率）。

工程管理中的决策分析方法工程管理是指通过科学的计划、组织、指导、控制和评价等一系列管理活动，以达到工程项目高效、高质量、低成本的目标。

而决策分析方法则是在工程管理的过程中，帮助管理者做出决策的一种工具和技巧。

本文将介绍几种常用的决策分析方法，以及它们在工程管理中的应用。

一、成本效益分析法成本效益分析法是一种通过对项目投资成本与预期效益进行对比的方法，来评估项目的经济可行性的方法。

在工程管理中，成本效益分析法通常用于评估不同方案的经济效益，以决定选择最具有经济效益的方案。

它可以通过对项目的投资成本、运营成本、预期收益等进行综合分析，从而选取对项目最有利的方案。

二、风险评估与管理风险评估与管理是在工程管理中常见的决策分析方法之一。

工程项目通常伴随着各种各样的风险，如技术风险、市场风险、财务风险等。

通过对这些风险进行评估和管理，可以帮助管理者预测和规避潜在的风险，从而提高项目的成功率。

风险评估与管理方法包括风险识别、风险分析、风险评估、风险应对和风险监控等环节。

三、决策树分析法决策树分析法是一种常用的决策分析方法，它通过将决策问题转化为树状图形的形式，帮助管理者清晰地展示各种决策选项之间的关系和影响，从而辅助决策者做出最佳决策。

在工程管理中，决策树分析法常用于分析和比较不同方案的风险和效益，以选取最优方案。

四、灰色关联分析法灰色关联分析法是一种多因素决策分析方法，它通过对多个因素之间的关联关系进行分析，来评估各种方案的适用性和优劣。

在工程管理中，灰色关联分析法通常用于评估工程项目不同方案的综合性能。

它可以综合考虑各种因素的权重和关联程度，从而帮助管理者选择最合适的方案。

五、网络计划技术网络计划技术是一种用图形表示工程项目各个活动之间的关系和顺序，以确定项目进度和资源需求的方法。

其中，常用的网络计划技术包括关键路径法（CPM）和程序评审技术（PERT）等。

这些技术通过绘制活动网络图，确定项目的关键路径和关键活动，以及进行时间、资源和成本的调度和控制，从而帮助管理者合理安排工程项目的执行。

决策树原理
决策树原理是它利用了概率论的原理，并且利用一种树形图作为分析工具。

其基本原理是用决策点代表决策问题，用方案分枝代表可供选择的方案，用概率分枝代表方案可能出现的各种结果，经过对各种方案在各种结果条件下损益值的计算比较，为决策者提供决策依据。

一、何为决策树法
决策树分析法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。

图论中的树是连通且无回路的有向图，入度为0的点称为树根，出度为0的点称为树叶，树叶以外的点称为内点。

决策树由树根（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。

二、决策树法的原理
决策树法利用了概率论的原理，并且利用一种树形图作为分析工具。

其基本原理是用决策点代表决策问题，用方案分枝代表可供选择的方案，用概率分枝代表方案可能出现的各种结果，经过对各种方案在各种结果条件下损益值的计算比较，为决策者提供决策依据。

决策树分析法是常用的风险分析决策方法。

该方法是一种用树形图来描述各方案在未来收益的计算。

比较以及选择的方法，其决策是以期望值为标准的。

人们对未来可能会遇到好几种不同的情况。

每种情况均有出现的可能，人们现无法确知，但是可以根据以前的资料来推断各种自然状态出现的概率。

在这样的条件下，人们计算的各种方案在未来的经济效果只能是考虑到各种自然状态出现的概率的期望值，与未来的实际收益不会完全相等。

决策树分析法2篇第一篇：决策树分析法简介决策树分析法是一种常经用的决策分析工具，其优势在于简单易懂、适用性广泛和可视化程度高。

在业务决策过程中，决策树分析法可以帮助我们更好地理解各种决策因素之间的关系，以及每个决策节点所带来的风险和机会。

本文将介绍决策树分析法的基本原理、应用场景和方法，供读者参考。

一、基本原理决策树分析法基于决策树模型，通过将问题分解为一系列的节点和分支，最终确定最佳的决策路径。

在决策树模型中，节点代表一个决策点或者状态点，分支代表不同的决策或者状态转移，以及它们对应的概率或收益。

通过不断的向下分解，最终确定最佳的决策路径。

决策树分析法的主要优势在于它可以很好的解释决策过程，并将其可视化。

在制定企业战略、融资决策和投资决策等方面，决策树分析法可以帮助我们分析各种可能的决策路径，评估每个路径的优劣程度，并最终确定最佳决策方案。

二、应用场景决策树分析法可以用于各种不同的决策情境。

下面列举几个典型的应用场景：1. 行业竞争分析-通过分析消费者、竞争者和供应商等关键因素，制定最佳的市场进入战略和营销计划。

2. 投资决策分析- 通过分析各种投资选项和其风险收益特征等因素，确定最佳的投资组合和配置策略。

3. 产品设计优化-通过分析市场需求、技术特征和成本结构等因素，提高产品市场竞争力和盈利能力。

4. 人力资源管理-通过分析员工绩效、培训需求和福利待遇等因素，制定最佳的人力资源战略和管理计划。

三、方法步骤在实际应用中，决策树分析法通常包括以下几个步骤：1. 定义问题和目标- 首先需要明确分析的问题和目标，以及需要考虑的相关因素。

例如，投资决策需要考虑投资选项、风险水平和收益预期等因素。

2. 确定决策树结构- 根据问题和目标，设计决策树的结构，包括决策节点、随机节点和终止节点等。

其中，决策节点表示需要做出的决策，随机节点表示不确定的因素，终止节点表示达到目标的结束状态。

3. 确定概率或收益值- 对于每个节点和分支，需要确定其对应的概率或收益值。

决策树分析法决策树分析法是一种常用的决策分析工具，它通过构建决策树模型，帮助人们在复杂的决策问题中做出科学的决策。

本文将简要介绍决策树分析法的基本原理和应用，并通过几个实例来说明其实际应用价值。

决策树分析法的基本原理是将决策过程表示为一棵树形结构，树根表示决策的起点，树枝表示决策的分支，叶节点表示决策的结果。

在构建决策树模型时，我们需要考虑哪些因素对决策结果的影响最大，以及它们之间的关系。

在每个决策节点上，我们选择一个最优的决策分支，并计算它的效益值。

最终，我们根据叶节点的效益值来确定最佳决策结果。

决策树分析法的关键在于如何选择最优的决策分支。

在每个决策节点上，我们根据决策因素的重要程度和可能的结果，计算每个决策分支的效益值。

效益值表示了选择该决策分支后所获得的效益，可以是经济利益、社会效益或其他目标指标。

我们选择效益值最高的决策分支作为最优决策。

决策树分析法的应用非常广泛。

在企业管理中，它可以用于市场营销策略的制定、产品定价策略的确定等决策问题。

在工程领域，它可以用于工艺流程的优化、设备选型的决策等问题。

在医疗卫生领域，它可以用于疾病诊断、药物选择等决策问题。

决策树分析法还可以应用于风险管理、投资决策、项目管理等各个领域。

下面我们通过几个实例来说明决策树分析法的实际应用价值。

第一个实例是关于产品定价策略的决策问题。

假设某公司生产某种产品，想确定该产品的最佳定价。

我们可以将产品定价策略的决策过程表示为一个决策树模型，根据市场需求、竞争对手的定价、成本等因素来选择定价方案。

通过计算每个定价方案的效益值，我们可以确定最佳定价，以最大限度地提高利润或市场份额。

第二个实例是关于投资决策的问题。

假设某个投资者打算投资某个项目，但存在许多不确定性因素，如市场风险、技术风险等。

我们可以构建一个决策树模型，根据投资金额、回报率、风险因素等来选择是否进行投资。

通过计算每个投资方案的效益值，我们可以确定是否应该投资，并选择最佳投资方案。

决策分析方法决策是人们在面临多个选择时进行的思考和判断过程。

为了做出明智的决策，许多决策者使用各种分析方法来评估选项并辅助决策。

本文将介绍几种常用的决策分析方法，以帮助读者更好地进行决策。

一、SWOT分析法SWOT分析法是一种常用的决策分析方法，它通过对决策对象的优势、劣势、机会和威胁进行评估，帮助决策者全面了解决策对象的内外部环境。

SWOT分析法将优势和劣势作为内部因素，机会和威胁作为外部因素，通过对这些因素的分析，决策者可以了解决策对象的优势和劣势在机会和威胁下的表现，从而进行更为准确的决策。

二、成本效益分析法成本效益分析法是一种经济学工具，它通过比较决策对象所产生的成本与效益，判断其是否值得进行。

在成本效益分析中，决策者需要确定决策对象的所有成本，并将其与相应的效益进行比较。

如果效益超过成本，那么这个决策就具有经济上的可行性。

成本效益分析法可以帮助决策者在经济上合理评估选项，并做出最佳的决策。

三、决策树分析法决策树分析法是一种图形化的决策分析方法，它通过绘制一棵决策树来表示决策的各种选择和结果。

决策树的每个节点代表一个决策点，每个分支代表一个选择，每个叶子节点代表一个结果。

决策树的建立需要考虑各种选择和结果之间的概率，以及每个结果的价值。

通过计算每个结果的预期价值，决策者可以选择期望价值最高的路径，从而做出最佳决策。

四、模糊决策分析法模糊决策分析法是一种用于处理不确定性的决策分析方法，它考虑到了决策对象的不完全信息和不确定性因素。

在模糊决策分析中，决策者使用模糊数学和模糊逻辑来描述和处理决策对象的不确定性。

通过将不确定性量化为模糊数值，决策者可以进行更为准确的决策。

五、多属性决策分析法多属性决策分析法是一种综合考虑多个属性的决策分析方法，它通过对决策对象的多个属性进行评价，帮助决策者进行全面的决策分析。

在多属性决策分析中，决策者需要确定决策对象的各个属性及其权重，并对各个属性进行评估。

通过加权求和，决策者可以得到每个选项的综合评价，从而做出最佳的决策。

决策树是一种常见的数据分析工具，它可以帮助人们从复杂的数据中找到规律和模式。

在实际应用中，决策树被广泛用于数据挖掘、预测分析和风险评估等领域。

本文将探讨如何利用决策树进行数据分析，包括决策树的原理、构建方法和应用场景等内容。

## 原理决策树是一种树形结构，用于描述一系列决策规则，每个节点代表一个属性或特征，每个分支代表一个决策结果，最终的叶节点表示分类或预测的结果。

在构建决策树时，通常会根据数据集中的特征来选择最佳的划分属性，以便使得每个子集尽可能地纯净。

决策树的构建过程就是根据这些划分属性逐步划分数据集，直到满足某种条件为止。

## 构建方法构建决策树的方法有多种，其中最常用的是ID3、和CART。

ID3算法是一种基于信息增益的方法，它通过计算每个属性对数据集的信息增益来选择划分属性。

算法是ID3的改进版，它引入了信息增益比来解决ID3算法对取值多的属性有偏好的问题。

CART算法是一种二叉树结构的决策树，它既可以用于分类问题，也可以用于回归问题。

除了这些经典算法外，还有一些基于增益率、基尼指数等方法的变种算法，它们可以根据不同的问题选择合适的方法来构建决策树。

## 应用场景决策树广泛应用于数据挖掘、预测分析和风险评估等领域。

在数据挖掘中，决策树可以帮助人们发现数据中的规律和模式，从而指导业务决策。

在预测分析中，决策树可以根据已有的数据来预测未来的趋势和结果，帮助人们做出正确的决策。

在风险评估中，决策树可以根据不同的属性来评估风险的大小，帮助人们制定风险管理策略。

除此之外，决策树还可以用于医学诊断、工程优化、客户分析等领域，为各种决策问题提供有效的解决方案。

## 实践案例为了更好地理解决策树在实际应用中的作用，我们可以以一个实际案例来说明。

假设我们需要根据客户的消费行为来预测其购买意向，我们可以利用决策树来构建一个预测模型。

首先，我们收集一些客户的消费数据，包括购买金额、购买次数、购买时间等属性。

工程管理中的决策分析方法及其应用实践工程管理是指通过有效的计划、组织、指导和控制，以实现项目的目标，并在特定的时间、成本和质量要求下完成项目的过程。

在工程管理中，决策分析是一个关键的环节，它帮助项目经理和团队做出准确、科学、可靠的决策，以保证项目进展顺利。

决策分析方法包括多个技术和工具，用于识别问题、收集和分析信息、评估不同方案和做出最优决策。

下面将介绍几种常用的决策分析方法，并结合实际案例说明其应用实践。

1. 敏感性分析方法敏感性分析方法在工程管理中常用于评估各种变量对项目结果的影响程度，并确定哪些因素对项目的成功或失败起关键作用。

通过对不同变量进行模拟和数据分析，可以找到关键的风险因素，并据此做出相应的决策。

例如，在一个建筑项目中，项目团队需要评估不同供应商的报价和交货时间对项目进度和成本的影响。

通过敏感性分析，团队可以确定哪些供应商对项目的关键路径具有重要影响，并根据这些数据选择最佳的供应商合作。

2. 决策树分析方法决策树分析方法是一种常用的决策支持工具，通过将决策问题转化为一个树状结构，帮助决策者清晰地分析不同决策选项的可能结果和潜在风险。

根据不同决策选项的概率和收益，决策树分析方法能够帮助决策者找到一个最优的决策路径。

举个例子，一个工程项目需要选择采用哪种新技术，每种技术都有不同的成本、效益和风险。

通过构建决策树，项目团队可以清晰地分析不同技术的可能结果和潜在风险，从而选择最优的技术方案。

3. 成本效益分析方法成本效益分析方法用于评估不同项目方案的成本和效益，并确定哪种方案具有最佳的成本收益比。

通过综合考虑项目的经济、环境和社会效益，成本效益分析方法帮助决策者在不同方案之间做出理性的决策。

举例来说，一个可再生能源项目需要选择使用太阳能还是风能。

通过成本效益分析，可以评估每种能源的安装和维护成本以及其带来的效益，如节约能源成本和减少碳排放等。

根据分析结果，可以确定哪种能源具有更好的成本效益。

决策参考分析教案主题：决策参考分析引言：决策是人们在面临选择时所进行的思考和决断。

在日常生活和职业领域中，决策经常伴随着我们。

然而，不同的决策有不同的风险和影响，因此我们需要使用科学的方法来进行决策参考分析。

在本节课中，我们将介绍一种常用的决策参考分析方法，并通过案例分析来展开讨论。

一、决策参考分析方法的概述决策参考分析方法，又称决策树分析法，是一种系统性的决策分析方法，通过将决策问题转化为树状结构，帮助决策者全面了解决策的风险和收益，并根据不同决策路径的概率来选择最优解。

二、决策参考分析方法的应用（1）个人决策个人经常面临许多需要决策的情况，例如购房、投资等。

通过使用决策参考分析方法，个人可以更全面地了解各种决策的风险和收益，并进行有理性的决策。

（2）组织决策组织在制定战略、扩大业务范围等方面也需要进行决策。

决策参考分析方法可以帮助组织预测不同决策路径的结果，有助于制定出更有利于组织发展的决策。

三、决策参考分析方法的步骤（1）明确决策问题和目标在进行决策参考分析之前，需要明确决策的问题和目标，以便更好地进行后续的分析。

（2）构建决策树根据决策问题和目标，将决策树的总体结构绘制出来。

将各个决策路径和决策的结果用节点和分支表示出来。

（3）确定决策路径的概率和收益对于每个决策路径，需要确定其概率和可能带来的收益。

这需要收集和分析相关数据，进行合理的估算。

（4）计算预期收益根据各决策路径的概率和收益，计算每个决策路径的预期收益，并比较各个决策路径的预期收益。

（5）选择最优决策根据各个决策路径的预期收益，选择具有最高预期收益的决策路径作为最优决策。

四、案例分析：购买汽车的决策假设你正在考虑购买一辆汽车，你面临以下几种选择：购买一辆新车、购买一辆二手车或者不购买车辆。

你需要根据你的实际情况和需求，使用决策参考分析方法做出决策。

（1）明确决策问题和目标明确决策问题为“是否购买汽车”，目标是在满足交通出行需求的前提下，选择一种对个人经济负担较小且可靠性较高的方案。

决策分析方法决策是指在面对多种选择时，通过分析和比较，做出最为合理和有效的选择。

而决策分析方法则是指为了辅助决策者做出更科学、更合理的决策，而采用的一系列分析手段和方法。

在日常生活和工作中，我们经常需要做出各种决策，比如在工作中选择合作伙伴、制定市场营销策略，或者在生活中选择购买哪种产品、选择哪个旅游目的地等等。

因此，了解和掌握一些决策分析方法，对我们做出更好的决策至关重要。

一、决策树分析。

决策树分析是一种常用的决策分析方法，它通过构建决策树来帮助决策者理清决策的逻辑。

在决策树中，每个节点代表一个决策点，而每个分支代表一个可能的决策结果。

通过对不同决策结果的概率和影响进行评估，最终得出最优的决策选择。

二、成本效益分析。

成本效益分析是一种常用的决策分析方法，它通过比较决策的成本和效益，来评估决策的合理性和可行性。

在进行成本效益分析时，需要对决策的成本和效益进行全面的评估和分析，以便做出符合整体利益最大化的决策选择。

三、头脑风暴法。

头脑风暴法是一种集体决策分析方法，它通过集体讨论和思维碰撞，来激发各种创意和想法，从而帮助决策者找到最佳的决策方案。

在头脑风暴过程中，每个参与者都可以自由发表自己的观点和建议，而后集体讨论，最终找到最佳的决策方案。

四、SWOT分析。

SWOT分析是一种常用的决策分析方法，它通过对决策的内部优势、劣势和外部机会、威胁进行分析，来评估决策的优劣势和风险。

通过SWOT分析，决策者可以更清晰地了解决策的环境和条件，从而做出更为科学和合理的决策选择。

五、模糊综合评价法。

模糊综合评价法是一种常用的决策分析方法，它通过对决策的各种因素进行模糊综合评价，来得出最终的决策选择。

在模糊综合评价法中，决策者需要对各种因素进行模糊量化，并建立模糊综合评价模型，最终得出最优的决策选择。

以上所述的决策分析方法，都是在实际决策中常用的一些方法和手段。

在进行决策分析时，我们可以根据具体的决策情况和需求，选择合适的分析方法来辅助决策，从而做出更为科学、合理的决策选择。

决策树分析法决策树分析法，是将构成决策方案的有关因素，以树状图形的方式表现出来，并据以分析和选择决策方案的一种系统分析法。

它以损益值为依据。

该方法特别适于分析比较复杂的问题。

（1）决策树的构成由决策结点“口”、方案枝、状态结点“O”和概率支构成。

（2）决策步骤决策树分析法的程序主要包括以下步骤：①绘制决策树图形，按上述要求由左向右顺序展开。

②计算每个结点的期望值，计算公式为：状态结点的期望值二z （损益值X概率值）X经营年限③剪枝，即进行方案的选优。

方案净效果二该方案状态结点的期望值-该方案投资额例如，某企业为了扩大某产品的生产，拟建设新厂。

据市场预测，产品销路好的概率为0. 7,销路差的概率为0. 3。

有三种方案可供企业选择：方案1：新建大厂，需投资300万元。

据初步估计，销路好时，每年可获利100万元；销路差时，每年亏损20万元。

服务期为10年。

方案2：新建小厂，需投资140万元。

销路好时，每年可获利40万元，销路差时，每年仍可获利30万元。

服务期为10年。

方案3：先建小厂，3年后销路好时再扩建，需追加投资200万元，服务期为7年，估计每年获利95万元。

问：哪种方案最好？峋IMF【I.'■-图IT。

方案1 （结点①）的期望收益为：［0.7X1OO+O.3X（-20）］X1O-300=340 （万元）方案2 （结点②）的期望收益为：（0.7X40+0.3X30）X1（-140=230 （万元）至于方案3,由于结点④的期望收益465 （95X7-200）万元大于结点⑤的期望收益280 （40X7）万元，所以销路好时，扩建比不扩建好。

方案3 （结点③）的期望收益为：(0.7X40X3+0.7X465+0.3X30X 10)-140=359. 5 (万元) 计算结果表明，在三种方案中，方案3最好。

【例题•单选题】以下不属于决策树构成的是（）。

A .决策结点B.方案枝C•状态结点D.判断枝答案：D。