ICHQ6A决策树(中文版)
决策树1：新原料药杂质标准的制定
备注：1 相关批次是指：研发、中试和规模化生产研究的批次
2 参阅ICH指南：新原料药中的杂质
定义：置信上限=批分析数据的3倍标准偏差
决策树2：新药产品中降解产物的标准的制定
备注：1 相关批次是指：研发、中试和规模化生产研究的批次
2 指在决策树1中确定的A和B
3 参阅ICH指南：新药品杂质
决策树3：制定原料药粒度分布标准
原料药
药品:固体制剂或还有不溶性药物的液体制剂
注：只有能通过技术手段进行多晶型含量测定的药品进行下列步骤
决策树5：建立新手性原料和含有手性原料药品中原料手性鉴别、含
量和对映体杂质程序
1 天然手性物质不未收录在本指南
2.由其他杂质产生或合成原料引入杂质，手性的质量控制选择使用在开发研究中被证明的起始原料和中间体来进行。这样的情况，在多手性中心（3个或更多）或在最终产品前一步进行控制时是被认可的。
3一个手性含量或一个对映体杂质程序代替手性鉴别程序是可以接受的
4. 一个非手性检测结合一个相反对映体控制方法替代手性检测是被认可的
5.原料药中相反异构体水平应该来自手性检测数据或一个独立的程序
6. 如果在原料贮存条件下外消旋化很微小，并已经被证实，那么不需要进行立构体测定
决策树6：原料药和辅料的微生物限度检查
被认可的药物释放度标准类型
怎样的特定试验条件和标准是被认可的？（快速释放）
什么是合格的可接受范围？（缓慢释放）
决策树8：非无菌药品的微生物检查
决策树算法介绍(DOC)
3.1 分类与决策树概述 3.1.1 分类与预测 分类是一种应用非常广泛的数据挖掘技术，应用的例子也很多。例如，根据信用卡支付历史记录，来判断具备哪些特征的用户往往具有良好的信用；根据某种病症的诊断记录，来分析哪些药物组合可以带来良好的治疗效果。这些过程的一个共同特点是：根据数据的某些属性，来估计一个特定属性的值。例如在信用分析案例中，根据用户的“年龄”、“性别”、“收入水平”、“职业”等属性的值，来估计该用户“信用度”属性的值应该取“好”还是“差”，在这个例子中，所研究的属性“信用度”是一个离散属性，它的取值是一个类别值，这种问题在数据挖掘中被称为分类。 还有一种问题，例如根据股市交易的历史数据估计下一个交易日的大盘指数，这里所研究的属性“大盘指数”是一个连续属性，它的取值是一个实数。那么这种问题在数据挖掘中被称为预测。 总之，当估计的属性值是离散值时，这就是分类；当估计的属性值是连续值时，这就是预测。 3.1.2 决策树的基本原理 1.构建决策树 通过一个实际的例子，来了解一些与决策树有关的基本概念。 表3-1是一个数据库表，记载着某银行的客户信用记录，属性包括“姓名”、“年龄”、“职业”、“月薪”、......、“信用等级”，每一行是一个客户样本，每一列是一个属性（字段）。这里把这个表记做数据集D。 银行需要解决的问题是，根据数据集D，建立一个信用等级分析模型，并根据这个模型，产生一系列规则。当银行在未来的某个时刻收到某个客户的贷款申请时，依据这些规则，可以根据该客户的年龄、职业、月薪等属性，来预测其信用等级，以确定是否提供贷款给该用户。这里的信用等级分析模型，就可以是一棵决策树。在这个案例中，研究的重点是“信用等级”这个属性。给定一个信用等级未知的客户，要根据他/她的其他属性来估计“信用等级”的值是“优”、“良”还是“差”，也就是说，要把这客户划分到信用等级为“优”、“良”、“差”这3个类别的某一类别中去。这里把“信用等级”这个属性称为“类标号属性”。数据集D中“信用等级”属性的全部取值就构成了类别集合：Class={“优”，
管理学盈亏平衡分析和决策树计算题
盈亏平衡分析 某建筑工地需抽除积水保证施工顺利进行，现有A 、B 两个方案可供选择。 A 方案：新建一条动力线，需购置一台2.5W 电动机并线运转，其投资为1400元，第四年 末残值为200元，电动机每小时运行成本为0.84元，每年预计的维护费用120元， 因设备完全自动化无需专人看管。 B 方案：购置一台3.86KW 的（5马力）柴油机，其购置费用为550元，使用寿命为4年， 设备无残值。运行每小时燃料费为0.42元，平均每小时维护费为0.15元，每小 时的人工成本为0.8元。 若寿命都为4年，基准折现率为10％，试比较A 、B 方案的优劣。 解：两方案的总费用都与年开机小时数t 有关，故两方案的年成本均可表示t 的函数。 )4%,10,/(200)4%,10,/(1400F A P A C A -=t t 84.056.51884.0120+=++ t P A C B )8.015.042.0()4%,10,/(550+++= t 37.151.175+= 令C A =C B ，即518.56+0.84t=173.51+1.37t 可解出：t =651(h),所以在t =651h 这一点上， C A =C B =1065.4（元） A 、 B 两方案的年成本函数如图13所示。从图中可见，当年开机小时数低于651h ，选B 方案有利；当年开机小时数高于651h 则选A 方案有利。 图13 A 、B 方案成本函数曲线
决策树问题 55.某建筑公司拟建一预制构件厂，一个方案是建大厂，需投资300万元，建成后如销路 好每年可获利100万元，如销路差，每年要亏损20万元，该方案的使用期均为10年； 另一个方案是建小厂，需投资170万元，建成后如销路好，每年可获利40万元，如销路差每年可获利30万元；若建小厂，则考虑在销路好的情况下三年以后再扩建，扩建投资130万元，可使用七年，每年盈利85万元。假设前3年销路好的概率是0.7，销路差的概率是0.3，后7年的销路情况完全取决于前3年；试用决策树法选择方案。 决策树图示 考虑资金的时间价值，各点益损期望值计算如下： 点①：净收益＝[100×(P/A，10％，10)×0.7+(-20)×（P/A，10％，10）×0.3]-300=93.35(万元) 点③：净收益＝85×(P/A，10％，7)×1.0-130=283.84(万元) 点④：净收益＝40×(P/A，10％，7)×1.0=194.74(万元) 可知决策点Ⅱ的决策结果为扩建，决策点Ⅱ的期望值为283.84+194.74＝478.58（万元）点②:净收益＝（283.84+194.74）×0.7+40×(P/A，10％，3)×0.7+30×(P/A，10％，10)×0.3-170＝345.62（万元） 由上可知，最合理的方案是先建小厂，如果销路好，再进行扩建。在本例中，有两个决策点Ⅰ和Ⅱ，在多级决策中，期望值计算先从最小的分枝决策开始，逐级决定取舍到决策能选定为止。 56.某投资者预投资兴建一工厂，建设方案有两种：①大规模投资300万元；②小规模投 资160万元。两个方案的生产期均为10年，其每年的损益值及销售状态的规律见表15。 试用决策树法选择最优方案。 表15 各年损益值及销售状态
(完整word版)管理学决策树习题及答案
注意答卷要求： 1．统一代号：P 为利润，C 为成本，Q 为收入，EP 为期望利润 2．画决策树时一定按照标准的决策树图形画，不要自创图形 3．决策点和状态点做好数字编号 4．决策树上要标出损益值 某企业似开发新产品，现在有两个可行性方案需要决策。 I 开发新产品A ，需要追加投资180万元，经营期限为5年。此间，产品销路好可获利170万元；销路一般可获利90万元；销路差可获利-6万元。三种情况的概率分别为30%，50%，20%。 II.开发新产品B ，需要追加投资60万元，经营期限为4年。此间，产品销路好可获利100万元；销路一般可获利50万元；销路差可获利20万元。三种情况的概率分别为60%，30%，10%。 （1）画出决策树 销路好 0.3 170 90 -6 100 50 20
（2）计算各点的期望值，并做出最优决策 求出各方案的期望值： 方案A=170×0.3×5+90×0.5×5+(-6)×0.2×5=770(万元) 方案B=100×0.6×4+50×0.3×4+20×0.1×4=308(万元) 求出各方案的净收益值： 方案A=770-180=590(万元) 方案B=308-60=248(万元) 因为590大于248大于0 所以方案A最优。 某企业为提高其产品在市场上的竞争力，现拟定三种改革方案：（1）公司组织技术人员逐渐改进技术，使用期是10年；（2）购买先进技术，这样前期投入相对较大，使用期是10年；（3）前四年先组织技术人员逐渐改进，四年后再决定是否需要购买先进技术，四年后买入技术相对第一年便宜一些，收益与前四年一样。预计该种产品前四年畅销的概率为0.7，滞销的概率为0.3。如果前四年畅销，后六年畅销的概率为0.9；若前四年滞销，后六年滞销的概率为0.1。相关的收益数据如表所示。 （1）画出决策树 （2）计算各点的期望值，并做出最优决策 投资收益 表单位：万元 解（1）画出决策树，R为总决策，R1为二级决策。
决策树分类算法与应用
机器学习算法day04_决策树分类算法及应用课程大纲 决策树分类算法原理决策树算法概述 决策树算法思想 决策树构造 算法要点 决策树分类算法案例案例需求 Python实现 决策树的持久化保存 课程目标： 1、理解决策树算法的核心思想 2、理解决策树算法的代码实现 3、掌握决策树算法的应用步骤：数据处理、建模、运算和结果判定
1. 决策树分类算法原理 1.1 概述 决策树（decision tree）——是一种被广泛使用的分类算法。 相比贝叶斯算法，决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置 在实际应用中，对于探测式的知识发现，决策树更加适用 1.2 算法思想 通俗来说，决策树分类的思想类似于找对象。现想象一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友，于是有了下面的对话： 女儿：多大年纪了？ 母亲：26。 女儿：长的帅不帅？ 母亲：挺帅的。 女儿：收入高不？ 母亲：不算很高，中等情况。 女儿：是公务员不？ 母亲：是，在税务局上班呢。 女儿：那好，我去见见。 这个女孩的决策过程就是典型的分类树决策。 实质：通过年龄、长相、收入和是否公务员对将男人分为两个类别：见和不见 假设这个女孩对男人的要求是：30岁以下、长相中等以上并且是高收入者或中等以上收入的公务员，那么这个可以用下图表示女孩的决策逻辑
上图完整表达了这个女孩决定是否见一个约会对象的策略，其中： ◆绿色节点表示判断条件 ◆橙色节点表示决策结果 ◆箭头表示在一个判断条件在不同情况下的决策路径 图中红色箭头表示了上面例子中女孩的决策过程。 这幅图基本可以算是一颗决策树，说它“基本可以算”是因为图中的判定条件没有量化，如收入高中低等等，还不能算是严格意义上的决策树，如果将所有条件量化，则就变成真正的决策树了。 决策树分类算法的关键就是根据“先验数据”构造一棵最佳的决策树，用以预测未知数据的类别 决策树：是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树）。其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而每个叶节点存放一个类别。使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到到达叶子节点，将叶子节点存放的类别作为决策结果。
届南开大学《管理学》试题及答案
17秋学期（1709）《经管学》在线作业一 一、单选题（共30道试卷，共60分。）1.（C）是进行组织设计的基本出发点。 A. 人员配备 B. 组织文化 C. 组织目标 D. 组织结构满分：2分2.领导的特质理论告诉我们. A A. 领导是天生的 B. 领导的行为决定了领导才能 C. 下属的服从是领导之所以为领导的关键 D. 领导行为是可以模仿的满分：2分3.决策方法中的“硬技术”是指（A）。 A. 计量决策方法 B. 专家意见法 C. 定性决策法 D. 决策树法满分：2分4.（B ）是指企业经管系统随着企业内外部环境的变化，而不断更新自己的经营理念、经营方针和经营目标，为达此目的，必须相应的改变有关的经管方法和手段，使其与企业的经营目标相适应。 A. 激励原理 B. 动态原理 C. 创新原理 D. 可持续发展原理满分：2分5.被称为“科学经管之父”的经管学家是（A）。 A. 泰勒 B. 法约尔 C. 德鲁克 D. 西蒙满分：2分6.现在很多大公司都实行所谓的“门户开放”政策（比如IBM），即鼓励各级员工通过多种途径直接向公司高层领导反映意见、提出建议，公司总裁也会设立专门的信箱，以接收这些意见或者抱怨。这里的沟通渠道可以看成是一种（B）。 A. 下行沟通 B. 上行沟通 C. 对角沟通 D. 横向沟通满分：2分7.非程序化决策往往是有关企业重大战略问题的决策，主要由（B）承担。 A. 一线工人 B. 上层经管人员 C. 中层经管人员 D. 低层经管人员满分：2分8.下面关于内部招聘的说法不正确的是（B）。 A. 内部员工的竞争结果必然有胜有败，可能影响组织的内部团结。 B. 内部招聘人员筛选难度大，成本高。 C. 可能在组织中滋生“小集团”，削弱组织效能。 D. 组织内的“近亲繁殖”现象，可能不利于个体创新。满分：2分9.（D）是指依靠企业各级行政组织的法定权力，通过命令、指示、规定、制度、规范以及具有约束性的计划等行政手段来经管企业的方法。 A. 教育方法 B. 经济方法 C. 法制方法 D. 行政方法满分：2分10.目标经管的提出者是（C）。 A. 泰罗 B. 法约尔 C. 德鲁克 D. 巴纳德满分：2分11.解决复杂问题应采用的沟通方式是（D）。 A. 链式 B. 轮式 C. 环式 D. 全通道式满分：2分12.（D）就是对一系列典型的事物进行观察分析，找出各种因素之间的因果关系，从中找出事物发展变化的一般规律，这种从典型到一般的研究方法也称为实证研究。 A. 演绎法 B. 调查法 C. 实验法 D. 归纳法满分：2分13.泰罗经管理论的代表着作是（B）。
决策树算法介绍
3.1分类与决策树概述 3.1.1分类与预测 分类是一种应用非常广泛的数据挖掘技术，应用的例子也很多。例如，根据信用卡支付历史记录，来判断具备哪些特征的用户往往具有良好的信用；根据某种病 症的诊断记录，来分析哪些药物组合可以带来良好的治疗效果。这些过程的一个共同特点是：根据数据的某些属性，来估计一个特定属性的值。例如在信用分析案例中，根据用户的“年龄”、“性别”、“收入水平”、“职业”等属性的值，来估计该用户“信用度”属性的值应该取“好”还是“差”，在这个例子中，所研究的属性“信用度”是E—个离散属性，它的取值是一个类别值，这种问题在数 据挖掘中被称为分类。 还有一种问题，例如根据股市交易的历史数据估计下一个交易日的大盘指数，这 里所研究的属性“大盘指数”是一个连续属性，它的取值是一个实数。那么这种 问题在数据挖掘中被称为预测。 总之，当估计的属性值是离散值时，这就是分类；当估计的属性值是连续值时，这就是预测。 3.1.2决策树的基本原理 1. 构建决策树 通过一个实际的例子，来了解一些与决策树有关的基本概念。 表3-1是一个数据库表，记载着某银行的客户信用记录，属性包括“姓名”、“年龄”、“职业”、“月薪”、......、“信用等级”，每一行是一个客户样本，每一列是一个属性（字段）。这里把这个表记做数据集D。 银行需要解决的问题是，根据数据集D,建立一个信用等级分析模型，并根据这个模型，产生一系列规则。当银行在未来的某个时刻收到某个客户的贷款申请时，依据这些规则，可以根据该客户的年龄、职业、月薪等属性，来预测其信用等级，以确定是否提供贷款给该用户。这里的信用等级分析模型，就可以是一棵决策树。在这个案例中，研究的重点是“信用等级”这个属性。给定一个信用等级未知的客户，要根据他/她的其他属性来估计“信用等级”的值是“优”、“良”还是 “差”，也就是说，要把这客户划分到信用等级为“优”、“良”、“差”这3 个类别的某一类别中去。这里把“信用等级”这个属性称为“类标号属性”。数据集D中“信用等级”属性的全部取值就构成了类别集合：Class={ “优”，
2021年管理学决策树习题及答案
注意答卷要求： 欧阳光明（2021.03.07） 1．统一代号：P为利润，C为成本，Q为收入，EP为期望利润2．画决策树时一定按照标准的决策树图形画，不要自创图形3．决策点和状态点做好数字编号 4．决策树上要标出损益值 某企业似开发新产品，现在有两个可行性方案需要决策。 I开发新产品A，需要追加投资180万元，经营期限为5年。此间，产品销路好可获利170万元；销路一般可获利90万元；销路差可获利-6万元。三种情况的概率分别为30%，50%，20%。 II.开发新产品B，需要追加投资60万元，经营期限为4年。此间，产品销路好可获利100万元；销路一般可获利50万元；销路差可获利20万元。三种情况的概率分别为60%，30%，10%。 （1）画出决策树
（2）计算各点的期望值，并做出最优决策 求出各方案的期望值： 方案A=170×0.3×5+90×0.5×5+(-6)×0.2×5=770(万元) 方案B=100×0.6×4+50×0.3×4+20×0.1×4=308(万元) 求出各方案的净收益值： 方案A=770-180=590(万元) 方案B=308-60=248(万元) 因为590大于248大于0 所以方案A 最优。 某企业为提高其产品在市场上的竞争力，现拟定三种改革方案：（1）公司组织技术人员逐渐改进技术，使用期是10年；（2）购 销路好 0.3 170 90 -6 100 50 20
买先进技术，这样前期投入相对较大，使用期是10年；（3）前四年先组织技术人员逐渐改进，四年后再决定是否需要购买先进技术，四年后买入技术相对第一年便宜一些，收益与前四年一样。预计该种产品前四年畅销的概率为0.7，滞销的概率为0.3。如果前四年畅销，后六年畅销的概率为0.9；若前四年滞销，后六年滞销的概率为0.1。相关的收益数据如表所示。 （1）画出决策树 （2）计算各点的期望值，并做出最优决策 投资收益表单位：万元 解（1）画出决策树，R为总决策，R1为二级决策。
基于决策树的分类算法
1 分类的概念及分类器的评判 分类是数据挖掘中的一个重要课题。分类的目的是学会一个分类函数或分类模型（也常常称作分类器），该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个。分类可用于提取描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势。 分类可描述如下：输入数据，或称训练集（training set）是一条条记录组成的。每一条记录包含若干条属性（attribute），组成一个特征向量。训练集的每条记录还有一个特定的类标签（类标签）与之对应。该类标签是系统的输入，通常是以往的一些经验数据。一个具体样本的形式可为样本向量：(v1,v2,…,…vn:c)。在这里vi表示字段值，c表示类别。 分类的目的是：分析输入数据，通过在训练集中的数据表现出来的特性，为每一个类找到一种准确的描述或者模型。这种描述常常用谓词表示。由此生成的类描述用来对未来的测试数据进行分类。尽管这些未来的测试数据的类标签是未知的，我们仍可以由此预测这些新数据所属的类。注意是预测，而不能肯定。我们也可以由此对数据中的每一个类有更好的理解。也就是说：我们获得了对这个类的知识。 对分类器的好坏有三种评价或比较尺度： 预测准确度：预测准确度是用得最多的一种比较尺度，特别是对于预测型分类任务，目前公认的方法是10番分层交叉验证法。 计算复杂度：计算复杂度依赖于具体的实现细节和硬件环境，在数据挖掘中，由于操作对象是巨量的数据库，因此空间和时间的复杂度问题将是非常重要的一个环节。 模型描述的简洁度：对于描述型的分类任务，模型描述越简洁越受欢迎；例如，采用规则表示的分类器构造法就更有用。 分类技术有很多，如决策树、贝叶斯网络、神经网络、遗传算法、关联规则等。本文重点是详细讨论决策树中相关算法。
管理系统中计算机-应用题决策树与决策表
1、某单位招聘考试需要考核数学、英语、计算机三门课程，其录取规则是： （1）总分240分以上（含）录取。 （2）总分在240分以下（不含），180分以上（含）的，如果数学和英语成绩均在60分以上（含），需要参加面试；如果数学或英语中只有1门成绩在60分以下（不含） 的，需复试该课程后再决定是否录取。 （3）其他情况不录取。 画出此项处理的决策表。 2、某运输公司货运收费标准是： 本地货运每吨运费20元。外地货运每吨运费40元，距离500公里(含)以上每吨 加运费10元。外地货运量100吨(古)以上运费增加5％。 用决策表表达运费的计算方法。 3、某地区电话收费标准为： （1）市内电话：每分钟0.1元； （2）长途电话：A区间每分钟0.3元，B区间每分钟0.5元，夜间及节假日A、B区间话
费减半。 要求：用决策树表达此项处理逻辑。 4、邮寄包裹收费标准如下：若收件地点在1000公里以内，普通件每公斤2元，挂号件每公斤3元，若收件地点在1000公里以外，普通件每公斤2.5元，挂号件每公斤3.5元；若收件地点在1000公里以外，若重量大于30公斤，超重部分每公斤加收0.5元。请绘制确定收费决策表、决策树（重量用W表示）。 决策树表示为：
5、某维修站对①“功率大于50马力”且“维修记录不全”或②“已运行十年以上”的机器给予优先维修，否则做一般处理。请用决策表表达此处理逻辑。 解答: ①确定规则的个数:这里有3个条件，每个条件有两个取值，帮应有2*2*2=8； ②列出所有的条件茬和动作桩。 ③填入条件项。可从最后一行条件开始，逐行向上填满。如第三行是:YNYNYNYN 第二行是: YYNNYYNN等等。 ④填入动作桩和动作项，这样便得到形如下图的初始判定表。
管理学盈亏平衡分析和决策树计算题
盈亏平衡分析 某建筑工地需抽除积水保证施工顺利进行，现有A 、B 两个方案可供选择。 A 方案：新建一条动力线，需购置一台2.5W 电动机并线运转，其投资为1400元，第四年 末残值为200元，电动机每小时运行成本为0.84元，每年预计的维护费用120元，因设备完全自动化无需专人看管。 B 方案：购置一台3.86KW 的（5马力）柴油机，其购置费用为550元，使用寿命为4年， 设备无残值。运行每小时燃料费为0.42元，平均每小时维护费为0.15元，每小时的人工成本为0.8元。 若寿命都为4年，基准折现率为10％，试比较A 、B 方案的优劣。 解：两方案的总费用都与年开机小时数t 有关，故两方案的年成本均可表示t 的函数。 )4%,10,/(200)4%,10,/(1400F A P A C A -=t t 84.056.51884.0120+=++ t P A C B )8.015.042.0()4%,10,/(550+++= t 37.151.175+= 令C A =C B ，即518.56+0.84t=173.51+1.37t 可解出：t =651(h),所以在t =651h 这一点上， C A =C B =1065.4（元） A 、 B 两方案的年成本函数如图13所示。从图中可见，当年开机小时数低于651h ，选B 方案有利；当年开机小时数高于651h 则选A 方案有利。 图13 A 、B 方案成本函数曲 线
决策树问题 55.某建筑公司拟建一预制构件厂，一个方案是建大厂，需投资300万元，建成后如销路 好每年可获利100万元，如销路差，每年要亏损20万元，该方案的使用期均为10年； 另一个方案是建小厂，需投资170万元，建成后如销路好，每年可获利40万元，如销路差每年可获利30万元；若建小厂，则考虑在销路好的情况下三年以后再扩建，扩建投资130万元，可使用七年，每年盈利85万元。假设前3年销路好的概率是0.7，销路差的概率是0.3，后7年的销路情况完全取决于前3年；试用决策树法选择方案。 决策树图示 考虑资金的时间价值，各点益损期望值计算如下： 点①：净收益＝[100×(P/A，10％，10)×0.7+(-20)×（P/A，10％，10）×0.3]-300=93.35(万元) 点③：净收益＝85×(P/A，10％，7)×1.0-130=283.84(万元) 点④：净收益＝40×(P/A，10％，7)×1.0=194.74(万元) 可知决策点Ⅱ的决策结果为扩建，决策点Ⅱ的期望值为283.84+194.74＝478.58（万元）点②:净收益＝（283.84+194.74）×0.7+40×(P/A，10％，3)×0.7+30×(P/A，10％，10)×0.3-170＝345.62（万元） 由上可知，最合理的方案是先建小厂，如果销路好，再进行扩建。在本例中，有两个决策点Ⅰ和Ⅱ，在多级决策中，期望值计算先从最小的分枝决策开始，逐级决定取舍到决策能选定为止。 56.某投资者预投资兴建一工厂，建设方案有两种：①大规模投资300万元；②小规模投 资160万元。两个方案的生产期均为10年，其每年的损益值及销售状态的规律见表15。 试用决策树法选择最优方案。 表15 各年损益值及销售状态
机器学习 决策树(ID3)算法及案例
机器学习--决策树(ID3)算法及案例 1基本原理 决策树是一个预测模型。它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，每个分支路径代表某个可能的属性值，每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。一般情况下，决策树由决策结点、分支路径和叶结点组成。在选择哪个属性作为结点的时候，采用信息论原理，计算信息增益，获得最大信息增益的属性就是最好的选择。信息增益是指原有数据集的熵减去按某个属性分类后数据集的熵所得的差值。然后采用递归的原则处理数据集，并得到了我们需要的决策树。 2算法流程 检测数据集中的每个子项是否属于同一分类： If是，则返回类别标签； Else 计算信息增益，寻找划分数据集的最好特 征 划分数据数据集 创建分支节点（叶结点或决策结点）
for每个划分的子集 递归调用，并增加返回结果 到分支节点中 return分支结点 算法的基本思想可以概括为： 1）树以代表训练样本的根结点开始。 2）如果样本都在同一个类．则该结点成为树叶，并记录该类。 3）否则，算法选择最有分类能力的属性作为决策树的当前结点． 4）根据当前决策结点属性取值的不同，将训练样本根据该属性的值分为若干子集，每个取值形成一个分枝，有几个取值形成几个分枝。匀针对上一步得到的一个子集，重复进行先前步骤，递归形成每个划分样本上的决策树。一旦一个属性只出现在一个结点上，就不必在该结点的任何后代考虑它，直接标记类别。 5）递归划分步骤仅当下列条件之一成立时停止： ①给定结点的所有样本属于同一类。 ②没有剩余属性可以用来进一步划分样本．在这种情况下．使用多数表决，将给定的结点转换成树叶，并以样本中元组个数最多的类别作为类别标记，同时也可以存放该结点样本的类别分布[这个主要可以用来剪枝]。 ③如果某一分枝tc，没有满足该分支中已有分类的样本，则以样本的多数类生成叶子节点。 算法中2)步所指的最优分类能力的属性。这个属性的选择是本算法种的关键点，分裂属性的选择直接关系到此算法的优劣。 一般来说可以用比较信息增益和信息增益率的方式来进行。 其中信息增益的概念又会牵扯出熵的概念。熵的概念是香农在研究信息量方面的提出的。它的计算公式是：
流程图 决策表 决策树习题及答案
1、已知产品出库管理的过程是：仓库管理员将提货人员的零售出库单上的数据登记到零售出库流水账上，并每天将零售出库流水账上当天按产品名称、规格分别累计的数据记入库存账台。请根据出库管理的过程画出它的业务流图。 产品出库管理业务流图 2、设产品出库量的计算方法是：当库存量大于等于提货量时，以提货量作为出库量；当库存量小于提货量而大于等于提货量的10%时，以实际库存量作为出库量；当库存量小于提货量的10%时，出库量为0（即提货不成功）。请表示出库量计算的决策树。 3、有一工资处理系统，每月根据职工应发的工资计算个人收入所得税，交税额算法如下： 若职工月收入=<800元，不交税； 若800职工<职工月收入=<1300元，则交超过800元工资额的5%；
若超过1300元，则交800到1300元的5%和超过1300元部分 的10%。 试画出计算所得税的决策树和决策表。 1、解：（1）决策树 设X为职工工资，Y为职工应缴税额。 X<=800 ——Y=0 某工资处理系统800
决策树分类算法的时间和性能测试(DOC)
决策树分类算法的时间和性能测试 姓名：ls 学号：
目录 一、项目要求 (3) 二、基本思想 (3) 三、样本处理 (4) 四、实验及其分析 (9) 1.总时间 (9) 2.分类准确性. (12) 五、结论及不足 (13) 附录 (14)
一、项目要求 (1)设计并实现决策树分类算法（可参考网上很多版本的决策树算法及代码， 但算法的基本思想应为以上所给内容）。 (2)使用UCI 的基准测试数据集，测试所实现的决策树分类算法。评价指标 包括：总时间、分类准确性等。 (3) 使用UCI Iris Data Set 进行测试。 二、基本思想 决策树是一个类似于流程图的树结构，其中每个内部节点表示在一个属性变量上的测试，每个分支代表一个测试输出，而每个叶子节点代表类或分布，树的最顶层节点是根节点。 当需要预测一个未知样本的分类值时，基于决策树，沿着该树模型向下追溯，在树的每个节点将该样本的变量值和该节点变量的阈值进行比较，然后选取合适的分支，从而完成分类。决策树能够很容易地转换成分类规则，成为业务规则归纳系统的基础。 决策树算法是非常常用的分类算法，是逼近离散目标函数的方法，学习得到的函数以决策树的形式表示。其基本思路是不断选取产生信息增益最大的属性来划分样例集和，构造决策树。信息增益定义为结点与其子结点的信息熵之差。信息熵是香农提出的，用于描述信息不纯度(不稳定性)，其计算公式是 Pi为子集合中不同性(而二元分类即正样例和负样例)的样例的比例。这样信息收益可以定义为样本按照某属性划分时造成熵减少的期望，可以区分训练样本中正负样本的能力，其计算公式是
数据挖掘——决策树分类算法 (2)
贝叶斯分类算法 学号：20120311108 学生所在学院：软件工程学院学生姓名：朱建梁 任课教师：汤亮 教师所在学院：软件工程学院 2015年11月
12软件1班 贝叶斯分类算法 朱建梁 12软件1班 摘要：贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。本文作为分类算法的第一篇，将首先介绍分类问题，对分类问题进行一个正 式的定义。然后，介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，通过实例讨论 贝叶斯分类中最简单的一种：朴素贝叶斯分类。 关键词：朴素贝叶斯；文本分类 1 贝叶斯分类的基础——贝叶斯定理 每次提到贝叶斯定理，我心中的崇敬之情都油然而生，倒不是因为这个定理多高深，而是因为它特别有用。这个定理解决了现实生活里经常遇到的问题：已知某条件概率，如何得到两个事件交换后的概率，也就是在已知P(A|B)的情况下如何求得P(B|A)。这里先解释什么是条件概率： P(A|B)表示事件B已经发生的前提下，事件A发生的概率，叫做事件B发生下事件A的条件概率。其基本求解公式为：P(A|B)=P(AB)/P(B)。 贝叶斯定理之所以有用，是因为我们在生活中经常遇到这种情况：我们可以很容易直接得出P(A|B)，P(B|A)则很难直接得出，但我们更关心P(B|A)，贝叶斯定理就为我们打通从P(A|B)获得P(B|A)的道路。 下面不加证明地直接给出贝叶斯定理：P(B|A)=P(A|B)P(B)/P(A) 2 朴素贝叶斯分类的原理与流程 朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法，叫它朴素贝叶斯分类是因为这种方法的思想真的很朴素，朴素贝叶斯的思想基础是这样的：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。通俗来说，就好比这么个道理，你在街上看到一个黑人，我问你你猜这哥们哪里来的，你十有八九猜非洲。为什么呢？因为黑人中非洲人的比率最高，当然人家也可能是美洲人或亚洲人，但在没有其它可用信息下，我们会选择条件概率最大的类别，这就是朴素贝叶斯的思想基础。 朴素贝叶斯分类的正式定义如下： 1、X={a1,a2,....am}设为一个待分类项，而每个a为x的一个特征属性。 2、有类别集合c={y1,y2,...,yn} 3、计算p(y1|x),p(y2|x),...,p(yn|x)。 4、如果p(yk|x)=max{p(y1|x),p(y2|x),...,p(yn|x)}， 那么现在的关键就是如何计算第3步中的各个条件概率。我们可以这么做： 1、找到一个已知分类的待分类项集合，这个集合叫做训练样本集。 2、统计得到在各类别下各个特征属性的条件概率估计。即p(a1|y1),p(a2|y1),...,p(am|y1);p(a1|y2),p(a2|y2),...,p(am|y2);p(a1|yn),p(a2 |yn),...,p(am|yn);。
管理学决策树习题及答案
. 注意答卷要求： EP为期望利润P1．统一代号：为利润，C为成本，Q为收入，2．画决策树时一定按照标准的决策树图形画，不要自创图形 3．决策点和状态点做好数字编号．决策树上要标出损益值4 某企业似开发新产品，现在有两个可行性方案需要决策。年。此间，产品销路好5I开发新产品A，需要追加投资180万元，经营期限为万元。三种情况的90可获利170万元；销路一般可获利万元；销路差可获利-6 概率分别为30%，50%，20%。年。此间，产品销路好开发新产品B，需要追加投资万元，经营期限为460II.三种情况的万元。万元；销路差可获利2050可获利100万元；销路一般可获利，10%。，概率分别为60%30%（1）画出决策树0.3 销路好 170 0.5销路一90 2 0.1 销路差-6 A 开发产品1 0.6 销路好 100 B 开发产品0.3 销路一般 3 50 0.1
销路差 20 4 / 1 . （2）计算各点的期望值，并做出最优决策 求出各方案的期望值： 方案A=170×0.3×5+90×0.5×5+(-6)×0.2×5=770(万元) 方案B=100×0.6×4+50×0.3×4+20×0.1×4=308(万元) 求出各方案的净收益值： 方案A=770-180=590(万元) 方案B=308-60=248(万元) 因为590大于248大于0 所以方案A最优。 某企业为提高其产品在市场上的竞争力，现拟定三种改革方案：（1）公司组织技术人员逐渐改进技术，使用期是10年；（2）购买先进技术，这样前期投入相对较大，使用期是10年；（3）前四年先组织技术人员逐渐改进，四年后再决定是否需要购买先进技术，四年后买入技术相对第一年便宜一些，收益与前四年一样。预计该种产品前四年畅销的概率为0.7，滞销的概率为0.3。如果前四年畅销，后六年畅销的概率为0.9；若前四年滞销，后六年滞销的概率为0.1。相关的收益数据如表所示。 （1）画出决策树 （2）计算各点的期望值，并做出最优决策 投资收益 为总决策，）画出决策树，1（解 RR1为二级决策。 4 / 2
决策树分类-8页文档资料
基于专家知识的决策树分类 概述 基于知识的决策树分类是基于遥感影像数据及其他空间数据，通过专家经验总结、简单的数学统计和归纳方法等，获得分类规则并进行遥感分类。分类规则易于理解，分类过程也符合人的认知过程，最大的特点是利用的多源数据。 如图1所示，影像+DEM就能区分缓坡和陡坡的植被信息，如果添加其他数据，如区域图、道路图土地利用图等，就能进一步划分出那些是自然生长的植被，那些是公园植被。 图1.JPG 图1 专家知识决策树分类器说明图 专家知识决策树分类的步骤大体上可分为四步：知识（规则）定义、规则输入、决策树运行和分类后处理。 1.知识（规则）定义 规则的定义是讲知识用数学语言表达的过程，可以通过一些算法获取，也可以通过经验总结获得。 2.规则输入
将分类规则录入分类器中，不同的平台有着不同规则录入界面。 3.决策树运行 运行分类器或者是算法程序。 4.分类后处理 这步骤与监督/非监督分类的分类后处理类似。 知识（规则）定义 分类规则获取的途径比较灵活，如从经验中获得，坡度小于20度，就认为是缓坡，等等。也可以从样本中利用算法来获取，这里要讲述的就是C4.5算法。 利用C4.5算法获取规则可分为以下几个步骤： （1）多元文件的的构建：遥感数据经过几何校正、辐射校正处理后，进行波段运算，得到一些植被指数，连同影像一起输入空间数据库；其他空间数据经过矢量化、格式转换、地理配准，组成一个或多个多波段文件。 （2）提取样本，构建样本库：在遥感图像处理软件或者GIS软件支持下，选取合适的图层，采用计算机自动选点、人工解译影像选点等方法采集样本。 （3）分类规则挖掘与评价：在样本库的基础上采用适当的数据挖掘方法挖掘分类规则，后基于评价样本集对分类规则进行评价，并对分类规则做出适当的调整和筛选。这里就是C4.5算法。 4.5算法的基本思路基于信息熵来“修枝剪叶”，基本思路如下： 从树的根节点处的所有训练样本D0开始，离散化连续条件属性。计算增益比率，取GainRatio（C0）的最大值作为划分点V0，将样本分为两个部分D11和D12。对属性C0的每一个值产生一个分支，分支属性值的相应样本子集被移到新生成的子节点上，如果得到的样本都属于同一个类，那么直接得到叶子结点。相应地将此方法应用于每个子节点上，直到节点的所有样本都分区到某个类中。到达决策树的叶节点的每条路径表示一条分类规则，利用叶列表及指向父结点的指针就可以生成规则表。
决策树分类算法
决策树分类算法 决策树是一种用来表示人们为了做出某个决策而进行的一系列判断过程的树形图。决策树方法的基本思想是：利用训练集数据自动地构造决策树，然后根据这个决策树对任意实例进行判定。 1．决策树的组成 决策树的基本组成部分有：决策节点、分支和叶，树中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个叶节点代表一个类。图1就是一棵典型的决策树。 图1 决策树 决策树的每个节点的子节点的个数与决策树所使用的算法有关。例如，CART算法得到的决策树每个节点有两个分支，这种树称为二叉树。允许节点含有多于两个子节点的树称为多叉树。 下面介绍一个具体的构造决策树的过程，该方法
是以信息论原理为基础，利用信息论中信息增益寻找数据库中具有最大信息量的字段，建立决策树的一个节点，然后再根据字段的不同取值建立树的分支，在每个分支中重复建立树的下层节点和分支。 ID3算法的特点就是在对当前例子集中对象进行分类时，利用求最大熵的方法，找出例子集中信息量（熵）最大的对象属性，用该属性实现对节点的划分，从而构成一棵判定树。 首先，假设训练集C 中含有P 类对象的数量为p ，N 类对象的数量为n ，则利用判定树分类训练集中的对象后，任何对象属于类P 的概率为p/(p+n)，属于类N 的概率为n/(p+n)。 当用判定树进行分类时，作为消息源“P ”或“N ”有关的判定树，产生这些消息所需的期望信息为： n p n log n p n n p p log n p p )n ,p (I 22++-++- = 如果判定树根的属性A 具有m 个值｛A 1, A 2, …, A m ｝，它将训练集C 划分成｛C 1, C 2, …, C m ｝，其中A i 包括C 中属性A 的值为A i 的那些对象。设C i 包括p i 个类P 对象和n i 个类N 对象，子树C i 所需的期望信息是I(p i , n i )。以属性A 作为树根所要求的期望信息可以通过加权平均得到
决策树决策表练习
1、某运输公司收取运费的标准如下： ①本地客户每吨5元。 ②外地客户货物重量W在100吨以（含），每吨8元。 ③外地客户货物100吨以上时，距离L在500公里以（含）超过部分每吨增加7元，距离500公里以上时，超过部分每吨再增加10元。 试画出决策树、决策表，反映运费策略。 2、邮寄包裹收费标准如下： 若收件地点在1000公里以，普通件每公斤2元，挂号件每公斤3元；若收件地点在1000公里以外，普通件每公斤2.5元，挂号件每公斤3.5元，若重量大于30公斤，超重部分每公斤加收0.5元。绘制收费标准的决策树和决策表（重量用W表示）。 3、某工厂对一部分职工重新分配工作，其原则如下： 年龄不满20岁，文化程度为小学脱产学习，文化程度是中学的为电工。年龄满20岁但不足50岁，文化程度为小学或中学，男性为钳工，女性为车工；文化程度是大学的为技术员。年龄满50岁及50岁以上，文化程度是小学或中学的为材料员；文化程度是大学的为技术员。请画出处理职工分配政策（以文化程度为基准）的决策表、决策树。
4、某学校对教职工拟定奖励策略如下：(1)高级职称且教学评估优秀的奖励1000元，教学效果评估合格的奖励800元；(2)中级职称且教学评估优秀的奖励800元，教学效果评估合格的奖励500元；(3)初级职称且教学评估优秀的奖励500元。要求画出奖励策略的决策树。 5、某用电量计费系统记费如下：如果按固定价格方法记帐，对耗电量小于100度（不包含100度）的情况，按每月最低费用收费。超过100度时，就按A类计费办法收费。如果按可变价格方法记帐，则对100度以下（不包含100度）耗电量，按A类计费办法收费，超过100度时按B类计费办法收费。画出上述说明的决策树。 6、某金融部门的贷款发放最高限额问题描述如下： 对于固定资产超过500万元（含500万元）的企业：·如果无不良还款记录，低于3年期(含3年)的贷款最高限额为100万元； ·如果有不良还款记录，低于3年期(含3年)的贷款最高限额为50万元。 对于固定资产低于500万元的企业： ·如果无不良还款记录，低于3年期(含3年)的贷款最高限额为60万元；
决策树算法总结
决策树决策树研发二部
目录 1. 算法介绍 (1) 1.1. 分支节点选取 (1) 1.2. 构建树 (3) 1.3. 剪枝 (10) 2. sk-learn 中的使用 (12) 3. sk-learn中源码分析 (13)
1. 算法介绍 决策树算法是机器学习中的经典算法之一，既可以作为分类算法，也可以作 为回归算法。决策树算法又被发展出很多不同的版本，按照时间上分，目前主要包括，ID3、C4.5和CART版本算法。其中ID3版本的决策树算法是最早出现的，可以用来做分类算法。C4.5是针对ID3的不足出现的优化版本，也用来做分类。CART也是针对 ID3优化出现的，既可以做分类，可以做回归。 决策树算法的本质其实很类似我们的if-elseif-else语句，通过条件作为分支依据，最终的数学模型就是一颗树。不过在决策树算法中我们需要重点考虑选取分支条件的理由，以及谁先判断谁后判断，包括最后对过拟合的处理，也就是剪枝。这是我们之前写if语句时不会考虑的问题。 决策树算法主要分为以下3个步骤： 1. 分支节点选取 2. 构建树 3. 剪枝 1.1. 分支节点选取 分支节点选取，也就是寻找分支节点的最优解。既然要寻找最优，那么必须要有一个衡量标准，也就是需要量化这个优劣性。常用的衡量指标有熵和基尼系数。 熵：熵用来表示信息的混乱程度，值越大表示越混乱，包含的信息量也就越多。比如，A班有10个男生1个女生，B班有5个男生5个女生，那么B班的熵值就比A班大，也就是B班信息越混乱。 Entropy = -V p ” 基尼系数：同上，也可以作为信息混乱程度的衡量指标。 Gini = 1 - p： l-L
管理学决策树习题及答案
管理学决策树习题及答案-标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII
注意答卷要求： 1．统一代号：P为利润，C为成本，Q为收入，EP为期望利润 2．画决策树时一定按照标准的决策树图形画，不要自创图形 3．决策点和状态点做好数字编号 4．决策树上要标出损益值 某企业似开发新产品，现在有两个可行性方案需要决策。 I开发新产品A，需要追加投资180万元，经营期限为5年。此间，产品销路好可获利170万元；销路一般可获利90万元；销路差可获利-6万元。三种情况的概率分别为30%，50%，20%。 II.开发新产品B，需要追加投资60万元，经营期限为4年。此间，产品销路好可获利100万元；销路一般可获利50万元；销路差可获利20万元。三种情况的概率分别为60%，30%，10%。 （1）画出决策树
（2）计算各点的期望值，并做出最优决策 求出各方案的期望值： 方案A=170×0.3×5+90×0.5×5+(-6)×0.2×5=770(万元) 方案B=100×0.6×4+50×0.3×4+20×0.1×4=308(万元) 求出各方案的净收益值： 方案A=770-180=590(万元) 方案B=308-60=248(万元) 因为590大于248大于0 所以方案A 最优。 170 90 -6 100 50 20
某企业为提高其产品在市场上的竞争力，现拟定三种改革方案：（1）公司组织技术人员逐渐改进技术，使用期是10年；（2）购买先进技术，这样前期投入相对较大，使用期是10年；（3）前四年先组织技术人员逐渐改进，四年后再决定是否需要购买先进技术，四年后买入技术相对第一年便宜一些，收益与前四年一样。预计该种产品前四年畅销的概率为0.7，滞销的概率为0.3。如果前四年畅销，后六年畅销的概率为0.9；若前四年滞销，后六年滞销的概率为 0.1。相关的收益数据如表所示。 （1）画出决策树 （2）计算各点的期望值，并做出最优决策 投资收益 表单位：万元 解（1）画出决策树，R为总决策，R1为二级决策。