决策树法例题1:某生产企业为扩大其旗下某产品的生产,拟建立新厂。根据市场行情预测,该产品未来销路好的概率为0.8,销路差的概率为0.2。现有三个方案可供企业选择: 方案1:新建大厂,需投资400万元。据初步估计,销路好时,每年可获利150万元;销路差时,每年亏损40万元。使用期限为10年。 方案2:新建小厂,需投资200万...
1. 简述决策树算法的基本步骤。 2. 信息增益和信息增益比的定义分别是什么?在决策树属性选择中,信息增益比相对于信息增益有什么优势? 3. 请说明决策树过拟合的原因以及常用的解决过拟合的方法。 三、综合应用题(30 分)。 客户编号 收入水平(高、中、低) 信用记录(好、一般、差) 贷款金额(大、中、小) 是否...
根据我的理解,再加上百度百科的解释,决策树其实是一个预测模型,现代管理决策者常用的有效工具,他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系,复杂来说,是指将构成决策方案的有关因素,以树状图形的方式表现出来,并据以分析和选择决策方案的一种系统分析法,例如下图: 决策树解析 简单来说,做决策的时候,你需要从...
9. 用决策树进行决策时,首先要( )。 A. 绘制决策树图形 B. 计算期望收益值。 C. 确定各方案在不同自然状态下的收益值 D. 确定自然状态及其概率。 10. 决策树中,最终的决策结果是通过比较各方案的( )来确定的。 A. 期望收益值大小 B. 最大收益值大小。 C. 最小收益值大小 D. 收益值的稳定性。 二...
一、决策树分析(EMV)2023年下六个月例题1:某企业但愿举行一种展销会以扩大市场,选择北京、天津、上海、深圳作为候选会址。获利状况除了会址关系外,还与天气有关。天气可
0 前言 本文主要介绍信息增益的计算公式并举出若干例子帮助理解。 读者需要具备的知识有:信息熵、条件熵。 本文所示用的数据集为:游玩数据集 1.1节 1 信息增益计算公式 g(D,A)表示在条件A下对于目标变量D的信息增益。 H(D)表示随机变量D的信息熵。 H(D|A)表示在随机变量A
决策树算法例题经典 案例1:购物产品推荐。 假设当前我们需要进行购物产品推荐工作,用户可以选择若干项属性,例如品牌、价格、颜色、是否有折扣等等,在已知一些样本的基础上,构建一棵决策树,帮助用户快速得到最佳购买推荐。 如果用户选择的品牌为A,则直接推荐产品P3;如果选择品牌为B,则继续考虑价格,如果价格低于100,则...
1.决策树 K近邻可以完成很多分类任务,但其无法给出数据的内在含义。 构造决策树的基本思想是随着树深度的增加,熵也随着下降。怎么使熵下降的迅速,还能保证树的高度不高。 本节将通过算法一步步地构造决策树,并会涉及很多有趣的细节。首先我们讨论数学上如何使用信息论划分数据集(本节使用ID3算法划分数据集),然后编...
决策树例题经典案例建厂 # 建厂决策树案例分析题。 一、题目。 1. 若新建工厂,需要投入固定成本300万元。产品投产后,根据市场需求情况,有两种可能: 市场需求高的概率为0.6,在此情况下,每年可获得收益200万元,生产期为10年。 市场需求低的概率为0.4,每年只能获得收益50万元,生产期同样为10年。 2. 若不新建工厂...