造价师决策树二级决策

利用了概率论原理并且利用种树形图作分析工具其基本原理用决策点代表决策问题用方案分枝代表供选择方案用概率分枝代表方案能出现各种结经过对各种方案各种结条件下损益值计算比较决策者提供决策依据
决策树分析法常用风险分析决策方法该方法种用树形图来描述各方案未来收益计算比较及选择方法其决策期望值标准人们对未来能会遇好几种同情况每种情况均有出现能人们目前无法确知根据前资料来推断各种自状态出现概率样条件下人们计算各种方案未来经济效只能考虑各种自状态出现概率期望值与未来实际收益会完全相等
决策树只树根部有决策点则称单级决策;若决策仅树根部有决策点而且树间也有决策点则称多级决策

决策树构造的输入是一组带有类别标记的例子，构造的结果是一棵二叉树或多叉树。二叉树的 内部节点非 叶子节点一般表示为一个逻辑判断，如形式为a=aj的逻辑判断，其中a是属性，aj是该属性的所有取值：树的边是逻辑判断的分支结果。

多叉树ID3的内部结点是属性，边是该属性的所有取值，有几个 属性值就有几条边。树的叶子节点都是类别标记。

由于数据表示不当、有噪声或者由于决策树生成时产生重复的子树等原因，都会造成产生的决策树过大。

因此，简化决策树是一个不可缺少的环节。寻找一棵最优决策树，主要应解决以下3个 最优化问题：①生成最少数目的叶子节点；②生成的每个叶子节点的深度最小；③生成的决策树叶子节点最少且每个叶子节点的深度最小。

扩展资料：

决策树算法的优点如下：

（1）分类精度高；

（2）生成的模式简单；

（3）对噪声数据有很好的健壮性。

因而是目前应用最为广泛的归纳推理算法之一，在 数据挖掘中受到研究者的广泛关注。

1、画出决策树的主干内容，决策节点：通常用矩形框来表示
2、向右边延伸出二级决策分支。
3、次向右延伸出三级分支，每个分叉路径则代表的某个可能的属性值
4、一般当一个节点所代表的属性无法给出判断时，则选择将这一节点分成2个子节点
5、决策树是通过分析训练数据，得到数据的统计信息

决策树是数学、计算机科学与学中经常使用的工具。

决策论中 如风险，决策树Decision tree由一个决策图和可能的结果包括资源成本和风险组成， 用来创建到达目标的规划。决策树建立并用来辅助决策，是一种特殊的树结构。决策树是一个利用像树一样的图形或决策模型的决策支持工具，包括随机事件结果，资源代价和实用性。它是一个算法显示的方法。决策树经常在运筹学中使用，特别是在决策分析中，它帮助确定一个能最可能达到目标的策略。如果在实际中，决策不得不在没有完备知识的情况下被在线采用，一个决策树应该平行概率模型作为最佳的选择模型或在线选择模型算法。决策树的另一个使用是作为计算条件概率的描述性手段。

　　决策树提供了一种展示类似在什么条件下会得到什么值这类规则的方法。比如，在贷款申请中，要对申请的风险大小做出判断，图是为了解决这个问题而建立的一棵决策树，从中我们可以看到决策树的基本组成部分：决策节点、分支和叶子。

　　决策树中最上面的节点称为根节点，是整个决策树的开始。本例中根节点是“收入>￥40,000”，对此问题的不同回答产生了“是”和“否”两个分支。

　　决策树的每个节点子节点的个数与决策树在用的算法有关。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。决策树的内部节点（非树叶节点）表示在一个属性上的测试。

　　每个分支要么是一个新的决策节点，要么是树的结尾，称为叶子。在沿着决策树从上到下遍历的过程中，在每个节点都会遇到一个问题，对每个节点上问题的不同回答导致不同的分支，最后会到达一个叶子节点。这个过程就是利用决策树进行分类的过程，利用几个变量（每个变量对应一个问题）来判断所属的类别（最后每个叶子会对应一个类别）。

例如，
　　假如负责借贷的银行官员利用上面这棵决策树来决定支持哪些贷款和拒绝哪些贷款，那么他就可以用贷款申请表来运行这棵决策树，用决策树来判断风险的大小。“年收入>￥40,00”和“高负债”的用户被认为是“高风险”，同时“收入5年”的申请，则被认为“低风险”而建议贷款给他/她。

　　数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来作预测（就像上面的银行官员用他来预测贷款风险）。常用的算法有CHAID、 CART、ID3、C5、 Quest 和C0。

　　建立决策树的过程，即树的生长过程是不断的把数据进行切分的过程，每次切分对应一个问题，也对应着一个节点。对每个切分都要求分成的组之间的“差异”最大。

　　对决策树算法的研究开发主要以国外为主， 现有的涉及决策树算法的软件有SEE5、Weka、spss等，在国内也有不少人开展了对决策树算法的构建及应用研究，如中国测绘科学研究院在原有C0算法的基础上进行了算法重构，将其用于地表覆盖遥感影像分类中。

决策树的适用范围：
科学的决策是现代者的一项重要职责。我们在企业实践中，常遇到的情景是：若干个可行性方案制订出来了，分析一下企业内、外部环境，大部分条件是己知的，但还存在一定的不确定因素。每个方案的执行都可能出现几种结果，各种结果的出现有一定的概率，企业决策存在着一定的胜算，也存在着一定的风险。这时，决策的标准只能是期望值。即，各种状态下的加权平均值。
针对上述问题，用决策树法来解决不失为一种好的选择。
决策树法作为一种决策技术，已被广泛地应用于企业的投资决策之中，它是随机决策模型中最常见、最普及的一种规策模式和方法此方法，有效地控制了决策带来的风险。所谓决策树法，就是运用树状图表示各决策的期望值，通过计算，最终优选出效益最大、成本最小的决策方法。决策树法属于风险型决策方法，不同于确定型决策方法，二者适用的条件也不同。应用决策树决策方法必须具备以下条件：
1、具有决策者期望达到的明确目标；
2、存在决策者可以选择的两个以上的可行备选方案；
3、存在着决策者无法控制的两种以上的自然状态如气候变化、市场行情、经济发展动向等；
5、不同行动方案在不同自然状态下的收益值或损失值简称损益值可以计算出来；
6、决策者能估计出不同的自然状态发生概率。
决策树decisiontree一般都是自上而下的来生成的。每个决策或事件（即自然状态）都可能引出两个或多个事件，导致不同的结果，把这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。