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  • 决策决策表

    2021-05-06 15:57:19
    决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画...

    决策树

    决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树。在机器学习中,决策树是一个预测模型,他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度,使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。

    决策树是一种树形结构,其中每个内部节点表示一个属性上的测试,每个分支代表一个测试输出,每个叶节点代表一种类别。

    一个决策树包含了三种类型的节点:决策结点、机会结点、终结点。
    决策结点:用方框表示,是对几种可能方案的选择,即最后选择的最佳方案。如果决策属于多级决策,则决策树的中间可以有多个决策点,以决策树根部的决策点为最终决策方案。
    机会结点:用三角形表示,代表备选方案的经济效果(期望值),通过各状态节点的经济效果的对比,按照一定的决策标准就可以选出最佳方案。由状态节点引出的分支称为概率枝,概率枝的数目表示可能出现的自然状态数目每个分枝上要注明该状态出现的概率。
    终结点:用三角形表示,将每个方案在各种自然状态下取得的损益值标注于结果节点的右端。

    决策表

    决策表又称判断表,是一种呈表格状的图形工具,适用于描述处理判断条件较多,各条件又相互组合、有多种决策方案的情况。精确而简洁描述复杂逻辑的方式,将多个条件与这些条件满足后要执行动作相对应。但不同于传统程序语言中的控制语句,决策表能将多个独立的条件和多个动作直接的联系清晰的表示出来。

    用表格的方式描述决策问题一种方法,这种表格也被称为决策矩阵。
    决策表是指一个以行、列形式来描述和表示决策规则和知识信息的表,如果决策问题的后果是用损失的费用表示,这个表也被称为损失矩阵。
    图片来源于百度
    决策表一般分为4个部分。 每个条件对应一个变量、关系或预测,“候选条件”就是它们所有可能的值;动作指要执行的过程或操作;动作入口指根据该入口所对应的候选条件集,是否或按怎样的顺序执行动作。 许多决策表在候选条件中使用“不关心”符号来化简决策表,尤其是当某一条件对应要执行的动作影响很小时。有时,所有的条件在开始时都被认为是重要的,但最后却发现没有一个条件对执行的动作有影响,都是无关的条件。
    在这4个部分的基础上,决策表根据候选条件和动作入口的表现方法的变化而变化。有些决策表使用true/false作为候选条件值(类似与if-then-else),有些使用数字(类似于switch-case),有些甚至使用模糊值或概率值。对应动作入口,可以简单的表示为动作是否执行(检查动作执行),或更高级些,罗列出要执行的动作(为执行的动作排序)。

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  • 决策决策表

    2021-04-24 15:04:30
    是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法。 决策树是一种形结构,其中每个内部节点...

    决策树(Decision Tree)
    是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法。

    决策树是一种树形结构,其中每个内部节点表示一个属性上的测试,每个分支代表一个测试输出,每个叶节点代表一种类别。

    在这里插入图片描述

    决策树又称分类树,是一种十分常用的分类方法。
    它是一种监督学习,简单来说,就是给定一些样本,每个样本都有一组属性和一个类别,那么通过学习这些样本得到一个分类器,这个分类器能够对新出现的对象进行正确的分类,即为监督学习。

    优点:
    1.决策树易于理解和实现,它能够直接体现数据的特点,在经过解释后都能简单的理解决策树所代表的意义。

    2.决策树能够同时处理数据型和常规型属性,在相对短的时间内能对大型数据源做出可行且效果良好的结果。

    3.决策树易于通过静态测试来对模型进行评测,可以测定模型可信度。

    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。

    —————————————————————————————

    决策表(Decision Table)
    用表格的方式描述决策问题一种方法,决策表是一个以行、列形式来描述和表示决策规则和知识信息的表,这种表格也被称为决策矩阵。

    决策表又称判断表,是一种呈表格状的图形工具,适用于描述处理判断条件较多,各条件又相互组合、有多种决策方案的情况。

    决策表能将多个独立的条件和多个动作直接的联系清晰的表示出来。

    在这里插入图片描述

    优点
    1.决策表能罗列出所有的可能情况,并清晰的指出相应的处理方式,用户不需要考虑其中的逻辑关系就能一眼看出其中什么样的动作对应什么样的情况。

    2.所有可能情况的平面罗列,也能避免在程序语言编写中,因为逻辑上的层层嵌套而产生遗漏。

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  • 决策表或决策

    2015-05-04 09:20:00
    转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_5132c99b01008pw4.html标签: 决策树 物资 贷款 定额 库存 1.某银行发放贷款原则如下: 1)对于贷款未超过限额的客户,允许立即贷款。 2)对于贷款超过限额的客户,若...

    转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_5132c99b01008pw4.html

     1.某银行发放贷款原则如下:
         1)对于贷款未超过限额的客户,允许立即贷款。
         2)对于贷款超过限额的客户,若过去还款记录好且本次贷款在2万元以下,可作出贷款安排;否则拒绝贷款。
        请绘出发放贷款的决策表并优化。 

     

     

       2.货运收费标准如下:若收货地点在本省以内,快件每公斤8元,慢件每公斤4元。若收货地点在外省、重量小于或等于25公斤,快件每公斤12元,慢件每公斤8元;若重量大于25公斤,超重部分每公斤加收2元(重量用W表示)。试画出决策表并优化之。

       3.某维修站对“功率大于50马力”的机器且“维修记录不全”或“已运行十年以上”的机器应给予优先维修,否则作一般处理。请绘制决策表。

    4、请根据下述库存量监控功能的处理逻辑画出判断树:若库存量d0,按缺货处理;若库存量d库存下限,按下限报警处理;若库存量>库存下限,而又d储备定额,则按订货处理;若库存量大于库存下限,小于库存上限,而又大于储备定额,则按正常处理;若库存量大于等于库存上限,而义大于储备定额,则按上限报警处理。

     

      

    5、试绘制一张确定物资采购批准权限的判断表,要求能描述以下内容:

        (1)购买50元以下物资不要批准手续:

        (2)购买50~500元的物资应日供应科长批准;

         (3)购买50O元以上物资需经厂长批准。



    pasting

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/onlyforcloud/articles/4475370.html

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  • 决策树

    千次阅读 2015-06-01 08:18:09
    在众多分类算法中,决策树应该是最基本的一种算法了,也是相对比较简单的一种算法。 决策树的介绍:首先,什么叫做决策树决策树用于解决什么样的问题?先看一个例子: 现有某银行客户拖欠贷款的历史数据,如...

    在众多分类算法中,决策树应该是最基本的一种算法了,也是相对比较简单的一种算法。


    决策树的介绍:

    首先,什么叫做决策树?决策树用于解决什么样的问题?

    先看一个例子:
    现有某银行客户拖欠贷款的历史数据,如表 3-1。现在一个新客户{ no, married, 80K, ? } 前来申请贷款,请你根据银行的历史数据判断这个人会不会拖欠贷款?
    这里写图片描述

    当然,客户最终是否会拖欠贷款,我们是无法100%确定的。但我们可以根据银行的历史数据,尽可能准确地做出预判。
    依据上表的数据,我们可以构建以下这个树状模型。其中决策节点代表各个属性值(如年收入、是否有房等),叶子节点代表是否会拖欠贷款。

    这里写图片描述
    这就是决策树。它符合表3-1 中的的大部分数据,所以它具有一定的准确性。
    将新客户的数据 { no, married, 80K, ? } 代入进去,得到结果“no”。所以预判的结果是:此客户不会拖欠贷款,可以通过申请。


    决策树的构建 :

    既然决策树是一种树形的结构,那么我们就应该可以用建造一般树的方法来构建决策树。一般树的建造方法有两种:一种是用堆栈,另一种是用递归。对于构建决策树,同样两种方法都可以,不过一般选用后者。

    另外的,决策节点哪个在先,哪个在后,构造出来的决策树都会不一样。例如把“婚姻状况”放在最上面,把“年收入”和“是否有房”放在下面,构造出来的决策树肯定不一样,所达到的预判能力也会不一样。那么怎样选择决策节点,才能构造出更好的决策树的呢?这就是决策树的属性选择问题了:
    属性选择的标准有两个:信息增益和Gini系数。(关于这两个名词,都只是一个指标,我们只需要知道它们“做什么用”和“怎么求”就行了。具体的请参见相应的算法。)
    根据不同的属性选择标准,我们把决策树分为 ID3(使用信息增益)、C4.5(使用信息增益率)、CART (使用Gini系数)等算法。

    用以上方法构造的决策树是完全生长的,然而这样反倒不好。首先,显得臃肿!其次,决策树是根据一定量的数据实例训练出来的,决策树的层次太深,导致某些叶子节点的实例很少,支持度太低,从而导致整个决策树的预测能力变弱。
    所以对构建的树要选择合适的大小,方法也是有两个:
    一个是在构建树的时候添加限定条件,如限定最小划分实例数、限定最大树深、划分阈值等。
    另一个是在对完全生长的树进行减枝。方法是对决策树进行评估,如果去掉某孩子树后整个决策树表现更好,则把该孩子树减掉。



    用不同方法构建的决策树,达到的预测效果也会不同,更多关于ID3C4.5CART,可点击进入相关博文。


    转载请注明出处,谢谢!(原文链接:http://blog.csdn.net/bone_ace/article/details/46299681
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判断树和决策表