决策树分析法

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）。

如何利用决策树分析解决问题决策树是一种常见且有效的数据分析工具，它能够帮助我们理清问题的逻辑关系并做出准确的决策。

无论是在商业、科研还是日常生活中，决策树都具有广泛的应用。

本文将介绍如何利用决策树分析解决问题，并提供一些实用的技巧和案例分析。

一、决策树的基本概念决策树是一种以树状结构表示决策规则的模型。

它由根节点、内部节点和叶节点组成，其中根节点代表问题的提出，内部节点代表问题的判断条件，叶节点代表问题的解决方案。

通过依次对问题进行判断，最终到达叶节点得到问题的解决方案。

二、决策树的构建方法构建一棵决策树需要以下几个步骤：1. 收集数据：收集问题相关的数据，并整理成表格的形式。

表格的每一行代表一个样本，每一列代表一个特征。

2. 选择划分属性：根据数据的特征进行划分属性的选择，常用的指标有信息增益、信息增益率、基尼指数等。

3. 构建决策树：根据选择的划分属性，递归地对数据进行划分，直到所有的样本都属于同一个类别或者无法继续划分为止。

4. 剪枝处理：根据实际情况对决策树进行剪枝处理，避免过拟合问题。

三、决策树的应用案例1. 商业决策：决策树可以帮助企业根据过去的销售数据和市场情况，对不同的产品进行合理的定价策略、推广策略和促销策略的制定。

2. 医学诊断：决策树可以对疾病的症状和检测结果进行分析，并帮助医生判断疾病的类型和治疗方案。

3. 个人贷款：银行可以利用决策树对个人信用评级进行分析，从而判断是否给予贷款以及贷款的利率和额度。

4. 电子商务推荐系统：决策树可以根据用户的购买记录和兴趣偏好，为用户推荐相似的商品或服务。

四、决策树分析的注意事项1. 数据质量：决策树的准确性和稳定性依赖于数据的质量，因此需要对数据进行清洗和预处理，排除噪声和异常值。

2. 属性选择：划分属性的选择对构建决策树的准确性和效率有重要影响，需要根据具体问题选择合适的划分属性。

3. 过拟合问题：决策树容易过拟合训练数据，在构建决策树时需要进行剪枝处理或采用其他方法避免过拟合。

决策树分析进⾏科学的决策是项⽬评估⼯作中的主要⽬的之⼀。

科学的决策⽅法就是对⽐判断，亦即对拟建项⽬的备选⽅案进⾏⽐选。

但是，决策存在⼀定的风险性，项⽬评估⼯作中的⼤量决策基本是属于风险型决策。

概率分析为在风险条件下决定⽅案取舍的⽅法，决策树分析也是常⽤的风险决策⽅法之⼀。

所谓决策树分析，就是利⽤概率分析原理，⽤树状图描述备选⽅案的内容、参数、状态以及在实施过程中不同阶段⽅案的相互关系，对⽅案进⾏系统分析和评估的⽅法。

应⽤决策树分析法不仅能进⾏单阶段决策，⽽且对多阶段决策也是⾏之有效的。

⼀、决策树的结构决策树是以⽅框和圆圈为结点，并有直线连接⽽成的⼀种像树形状的图形，它是由以下⼏个因素构成：（⼀）决策点与⽅案枝某项决策的出发点，称为决策点，⽤⽅框"⼝"表⽰。

⽅框内可⽤符号表⽰其为第⼏级决策点。

某项决策应有若⼲可供选择的⽅案，⽤从决策点引出的若⼲条直线“—”表⽰，叫做⽅案枝。

在⽅案枝的上下侧可注明⽅案的含义及参数。

（⼆）状态结点与状态枝⽅案在实施过程中由于存在风险性与不确定性，可能出现多种机会或状态，⽅案在各种⾃然状态下所能获得的结果(如收益或成本)⽤圆圈“○”表⽰，称为状态结点或机会点。

每⼀⽅案可能出现的各种状态⽤由状态结点引出的若⼲条线"—"表⽰，称为状态枝。

各种状态的代号与概率等参数可标在状态上下侧，故⼜称其为概率枝。

（三）结果点与损益现值⽅案在某种状态下可能获得的结果⽤“△”表⽰，称为结果点在结果点之后可分别列出其损益现值，所谓损益现值就是对⽅案在某种状态下损失或收益的度量结果的现值，即状态净现值。

由以上符号构成的图形像⼀棵树，所以称为决策树。

如下图所⽰：图决策树决策树作为⼀种决策⼯具，它分析简捷，形象直观，可以把决策问题的全部决策⽅案和可能出现的各种⾃然状态，以及不同⾃然状态下的结果，都形象地显⽰在全部的决策过程中。

它是帮助项⽬评估⼈员进⾏分析⽐较⽅案的有⽤⼯具，近年来在项⽬评估⼯作中得到了⼴泛应⽤。

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。