决策树分析法（决策树分析法例题）
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大家好，如果您还对决策树分析法不太了解，没有关系，今天就由本站为大家分享决策树分析法的知识，包括决策树分析法例题的问题都会给大家分析到，还望可以解决大家的问题，下面我们就开始吧！
它利用了概率论的原理，并且利用一种树形图作为分析工具。其基本原理是用决策点代表决策问题，用方案分枝代表可供选择的方案，用概率分枝代表方案可能出现的各种结果，经过对各种方案在各种结果条件下损益值的计算比较，为决策者提供决策依据。
决策树分析法是常用的风险分析决策***。该***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***，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。每种情况均有出现的可能，人们现无法确知，但是可以根据以前的资料来推断各种自然状态出现的概率。在这样的条件下，人们计算的各种方案在未来的经济效果只能是考虑到各种自然状态出现的概率的期望值，与未来的实际收益不会完全相等。
如果一个决策树只在树的根部有一决策点，则称为单级决策；若一个决策不仅在树的根部有决策点，而且在树的中间也有决策点，则称为多级决策。
1、决策树分析法能显抄示出决策过程，具体形象袭，便于发现问题。
1、决策树分析法能把风险决策的各个环节联系成一个统一的整百体，有利于决策过程中的思考度，易于比较各种方知案的优劣。
3、决策树分析法既可以进行定性分析，也可以进行定量道计算。
如下：
决策树分析法是指分析每个决策或事件（即自然状态）时，都引出两个或多个事件和不同的结果，并把这种决策或事件的分支画成图形，这种图形很像一棵树的枝干，故称决策树分析法。选择分割的***有好几种，但是目的都是一致的：对目标类尝试进行更佳的分割。
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。 决策树就是将决策过程各个阶段之间的结构绘制成一张箭线图。
优点：
1、可以生成可以理解的规则；
2、计算量相对来说不是很大；
3、可以处理连续和种类字段；
4、决策树可以清晰的显示哪些字段比较重要。
决策树法(decisiontree—basedmethod）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.
决策树分析法是一种运用概率与图论中的树对决策中的不同方案进行比较，从而获得更优方案的风险型决策***。图论中的树是连通且无回路的有向图，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。决策树由树根（决策节点）、其他内点（方案节点、状态节点）、树叶（终点）、树枝（方案枝、概率枝）、概率值、损益值组成。
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