管理运筹学决策树（运筹学 决策树）

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本文目录一览：

1、决策树计算公式公式：H(X)=–∑P(x)log[P(x)]H(x)：表示熵 P(x)：表示x事件发生的概率。

2、画出决策树计算各方案结点的期望值将个方案结点的期望值标在相应的结点上比较各方案结点上的值。

3、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。

4、决策树的画法：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。绘制决策树图。从左到右的顺序画决策树，此过程本身就是对决策问题的再分析过程。

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5、下载一个“决策树”的绘制软件，比如亿图图示，更新到最新版本，在电脑联网的情况下启动软件，登录账号后新建一个“决策树”。依次点击“管理-咨询”-“项目管理”-“决策树”，然后选择一个模板，点击使用。

6、算法理论：我了解的决策树算法，主要有三种，最早期的ID3，再到后来的C5和CART这三种算法。这三种算法的大致框架近似。决策树的学习过程特征选择在训练数据中众多X中选择一个特征作为当前节点分裂的标准。

运筹学的线性规划、非线性规划、动态规划、图与网络等方法，是进行确定型决策分析、解决确定型决策问题常用的方法。

①静态确定性决策方法。所谓静态，就是不考虑各参数随时间的变化，因此，决策方法比较简单。这类决策问题的求解就是在可行解集中设法求得最优解，采用的基本方法就是线性规划法。

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模型选优决策法：在决策对象的自然状态完全确定的条件下，建立一个经济数学模型来进行运算后，选择最优方案。确定型决策方法是为处理只存在一种未来客观状态和一种最优方案的决策问题所采用的一种决策方法。

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。

决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。

构建决策树：使用递归的方法构建决策树，每个非叶子节点表示一个特征，每个叶子节点表示一个类别或一个回归值。对新样本进行分类或预测：使用构建好的决策树对新样本进行分类或预测。

根据过去的统计资料，下月天气好的概率是0.3，天气坏的概率是0.7。请做出决策。

利用决策树进行决策的过程是由右向左，逐步后退。根据右端的损益值和概率枝上的概率，计算出同一方案的期望损益值的大小来选择最优方案。

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