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决策树法最新视觉报道_决策树法属于什么决策方法(2024年11月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-11-29

决策树法

决策树法：如何理性选择最佳方案？ 𐟌𓠥†𓧭–树法是一种在多阶段决策问题中常用的方法。它的核心思想是通过图解方式，分别计算各策略在不同状态下的期望收益值，然后通过比较，作出决策。 𐟓 决策树法的步骤如下： 1️⃣ 画决策树：预测未来可能情况和可能结果，用树形图的形式反映出来。这个过程需要从左向右对未来可能情况进行周密思考和预测。 2️⃣ 预测事件发生的概率：确定概率值，可以凭借决策人员的估计或者历史统计资料进行推断。估计或推断的准确性十分重要，如果误差较大，就会引起决策失误。 3️⃣ 计算损益值并决策：在决策树中，由末梢开始，从右向左顺序推算，根据损益值和相应的概率值，算出每个方案的数学期望。如果决策目标是收益最大，那么取数学期望的最大值；反之，取最小值。 𐟔 决策树的绘制：口表示决策点，由它引出的分支为行动方案分支，分支的个数反映了可能的行动方案数。 0表示状态点，从它引出的分支称为状态分支，每条分支上面，表明自然状态及其出现的概率，概率分支数反映了可能的自然状态数。 A表示决策终点，它旁边的数字，表示每个方案在相应自然状态下的收益值。 𐟓Š 简单小结：从左到右画决策树从右到左计算期望收益值在V0处计算期望收益值在口处比较大小通过这些步骤，我们可以理性地选择最佳方案，避免盲目决策带来的损失。

项目实操前如何用工具理性决策？ 𐟒𐥜襇†备开展新项目时，仅凭热情是不够的。我们需要在不确定的世界中，借助有效的工具来降低风险，提高成功的几率。 ⚙️我们的经验和直觉往往受到限制，特别是在信息不充分或不明朗的情况下。这时，我们需要借助工具来做出相对理性的判断。 𐟓⤻‹绍两种实用的工具：决策矩阵和决策树。 𐟔𒥆𓧭–矩阵法：首先列出5到8个备选项目，通过团队讨论确定。然后设定10个以内的评估标准，并为每个标准分配不同的权重。最后对每个选项进行分类打分，汇总总分，最高分即为最优选择。 ✅例如，假设要在市场上推广一款产品，有ABCDE五个选择。评估标准包括：有效性、创新性、可行性、易接受性、安全性、持续性，对应权重分别为：3、2、2、1、1、1。根据每个产品的各个标准打分，最终汇总总分，最高分即为最优选择。这样可以避免主观干扰，从客观角度出发。 𐟎„决策树法：这种方法用于模拟“做什么选择会产生什么结果”。首先列出所有选项，预测每种选择后的概率和结果，计算每种选择的期望值，最终做出合适的选择或组合。 𐟎褾‹如，公司要增加营收，有两个选择：降价或增加宣传。降价路线的期望值是1400W，投资1000W。预测竞争对手也降价的概率为60%，我司利润预计1000W；若对手不降价概率为40%，利润2000W。增加宣传路线的期望值是900W，投资200W。预测竞争对手也增加宣传的概率为20%，我司利润500W；若对手维持现状的概率为80%，则利润为1000W。从决策树来看，更好的策略应该是选择增加宣传，投资少，收益高。 𐟓Œ通过理性决策来选择最佳方案，你学会了吗？如果觉得有用，记得点赞哦𐟫𖰟𛀀

专升本《管理学》第三章练习题详解 𐟓š 管理学第三章练习题：决策 𐟔 一、单项选择 1. 当企业需要改变经营方向时，高层领导需要做出哪种类型的决策？ A. 战略性决策 𐟓ˆ B. 战术性决策 𐟎. 业务性决策 𐟓‹ D. 程序化决策 𐟒𛊊2. 决策的第一步是什么？ A. 拟定备选方案 𐟓 B. 确定决策原则 𐟔 C. 确定决策目标 𐟎. 识别问题 𐟔 3. 决策的前提条件是什么？ A. 识别问题 𐟔 B. 拟定备选方案 𐟓 C. 确定决策目标 𐟎. 确定决策原则 𐟔 4. 属于确定型决策方法的模型有哪些？教材中介绍的是哪种？ A. 盈亏平衡点法 𐟓Š B. 哥顿法 𐟎𒊃. 决策树法 𐟌𓊄. 莱普勒斯法 𐟔犊5. 哪种决策方法也叫思维共振法、畅谈会法？ A. 德尔菲法 𐟖‹️ B. 哥顿法 𐟎𒊃. 头脑风暴法 𐟌꯸ D. 莱普勒斯法 𐟔犊6. 如果某企业生产某种产品，固定成本为15万元，单位可变成本为1000元，每台售价2200元，那么该产品的盈亏平衡点是多少？ A. 25台 𐟚— B. 100台 𐟚— C. 125台 𐟚— D. 12.5台 𐟚— 7. 如果某产品有三个生产方案，其成本状况为：甲方案固定成本为5000元，单位变动成本为100元；乙方案固定成本为12000元，单位变动成本为60元；丙方案固定成本为30000元，单位变动成本为30元。若丙方案为最佳方案，则产量应为多少？ A. 150件 𐟓抂. 300件 𐟓抃. 500件 𐟓抄. 700件 𐟓把8. 如果某公司生产某产品的固定成本为50万元，产品单位售价为80元，本年度产品定单为10000件。据此，单位可变成本降到多少元/件时才不至于亏损？ A. 300元/件 𐟒𐊂. 130元/件 𐟒𐊃. 60元/件 𐟒𐊄. 30元/件 𐟒𐊊9. 如果某公司生产某产品的固定成本为30万元，单位可变成本为30元，产品单位售价为45元，如果现在的产销量为25000件，则该公司的经营安全状况属于哪种情况？ A. 安全状态 ✅ B. 较安全状态 ✅ C. 不太好状态 ⚠️ D. 要警惕状态 ⚠️ 10. 如果某企业拟开发新产品，有三种设计方案可供选择，各种方案在各种市场状态下的损益值如下表所示：单位：万元。市场状态为畅销、一般、滞销时的损益值分别为：甲方案65、45、40万元；乙方案80、50、0万元；丙方案120、40、-40万元。用冒险法选取的最优方案是什么？ A. 甲方案 𐟏† B. 乙方案 𐟏† C. 丙方案 𐟏† D. 甲和乙方案都可选 𐟏†

数学建模必备：五大模型与十大算法详解𐟓š 对于初次接触数学建模的小伙伴们来说，了解模型的种类和适用场景是非常重要的。下面为大家整理了五大常用模型和十大核心算法，供大家参考和学习。如果觉得有帮助，记得点赞哦𐟑 五大模型：优化模型：包括线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划、多目标规划等。此外，图论问题、概率模型、组合优化问题（如多维背包问题、旅行商问题、车辆路径问题、车间作业调度问题）也属于这一类。评价模型：层次分析法、TOPSIS优劣解分析法、模糊综合评价法、灰色关联分析法、主成分分析法（降维）、秩和比综合评价法、耦合协调度法、BP神经网络综合评价法等。预测模型：BP神经网络预测、多项式拟合预测、支持向量机预测、灰色预测、时间序列预测、马尔科夫预测等。分类模型：聚类分析、决策树、逻辑回归、随机森林、朴素贝叶斯等。统计分析模型：回归分析、相关分析、方差分析、判别分析等。十大算法：蒙特卡罗算法数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题图论算法动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法网格算法和穷举法一些连续离散化方法数值分析算法图象处理算法希望这些信息能帮助大家更好地理解和应用数学建模，祝大家在比赛中取得好成绩！𐟓ˆ

同济大学818管理学题型与备考全攻略 𐟓š 同济大学818管理学专业课采用学校自主命题，每年题型不固定。自1998年设立以来，考察过以下题型：选择题（单选/多选）、是非题、计算题、名词解释、简答题、论述题和案例分析。 𐟔 选择题：包括单选和多选。多选难度较高，因为少选、错选、漏选或多选都不得分。但近几年多选考察频率降低，单选为主，难度较低。 𐟓– 是非题：抓住题干中的关键词判断对错即可，难度不大。 𐟧☯𜚤𘻨恨€ƒ察四种题型：盈亏平衡法（线性规划）决策树大中取大，小中取大，大中取小网络计划法 𐟒ᠦ•𐥭楟𚧡€薄弱的同学也不用担心，818的计算题相对简单，掌握这四种题型并多加练习，拿满分不是问题。

马工程管理学小班课第三次课总结与反思昨晚八点，我们迎来了马工程小班课的第三次课，这次主要讲解了教材第三章和第四章的部分内容。课程内容丰富多彩，但也有一些重点和难点需要大家掌握。 𐟓Œ 环境分析的各种方法：这次课程中，我们深入探讨了环境分析的各种方法，包括SWOT分析法等。通过这些方法，我们可以更好地了解外部环境，做出更明智的决策。 𐟓Œ 理性、行为和非理性决策的关系：课程中，我们区分了理性决策、行为决策和非理性决策的区别和联系。理解这些概念对于我们更好地应对各种决策问题至关重要。 𐟓Œ 不确定型决策的相关计算：这次课程还涉及到了不确定型决策的计算，包括决策树的相关计算。通过这些计算，我们可以更准确地评估各种决策的风险和收益。 𐟓Œ 考情和重点考题分析：为了帮助大家更好地备考，我们还对一些重点考题进行了分析，包括简述SWOT分析法、古典决策理论与行为决策理论的区别与联系等。通过这次课程，我们不仅深入了解了管理学的理论知识，还掌握了一些实用的决策方法和技巧。希望大家能够继续努力，为未来的学习和工作打下坚实的基础！

机器学习必学的十大经典算法！机器学习领域有很多算法，对于初学者来说，全部学习可能有些困难。今天，我为大家整理了十大经典机器学习算法，快来看看吧！决策树 𐟌𓊥†𓧭–树（Decision Tree）是一种基于已知情况发生概率的决策分析方法。通过构建决策树，可以求取净现值的期望值大于等于零的概率，从而评价项目的可行性。这种方法直观地运用了概率分析，是一种图解法。 K均值聚类算法 𐟓Š K均值聚类算法（k-means clustering algorithm）是一种迭代求解的聚类分析方法。首先将数据分为K组，然后随机选取K个对象作为初始的聚类中心。接着计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。支持向量机 𐟚€ 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器。其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。 Apriori算法 𐟛’ Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法。其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集。这种算法已经被广泛应用到商业、网络安全等各个领域。邻近算法 𐟑助‚𛨿‘算法（K最近邻分类算法）是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是K个最近的邻居的意思。每个样本都可以用它最接近的K个邻近值来代表。近邻算法就是将数据集合中每一个记录进行分类的方法。逻辑回归 𐟓ˆ 逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于解决二分类问题的统计方法。通过建立回归模型，可以预测某个样本属于某个类别的概率。朴素贝叶斯分类器 𐟐Ÿ 朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）是一种基于贝叶斯定理的分类方法。它假设特征之间相互独立，通过计算各个类别的后验概率来进行分类。随机森林 𐟌𓊩š机森林（Random Forest）是一种集成学习方法，通过构建多个决策树来提高预测精度。每棵树都对数据进行一次预测，最终结果通过投票决定。梯度下降法 𐟓‰ 梯度下降法（Gradient Descent）是一种优化算法，用于求解最小化损失函数的参数。通过不断迭代更新参数，使得损失函数达到最小值。集成学习 𐟤 集成学习（Ensemble Learning）是一种通过组合多个模型来提高预测性能的方法。常见的集成学习方法有随机森林、提升方法等。这些算法是机器学习领域的经典之作，掌握它们可以让你在机器学习领域走得更远。希望这些整理对你有所帮助！

管理科学与工程考研面试10大必备问题 𐟓‹ 1. 线性规划是什么？能举个例子吗？线性规划是一种数学优化方法，用于解决资源分配问题。例如，在一个工厂中，线性规划可以帮助确定如何分配原料和人员以达到最大产量。 𐟌𓠥†𓧭–树是什么？你怎么理解它？决策树是一种用于分类和回归问题的机器学习方法。通过构建树形结构，它可以分析数据并做出预测。理解决策树有助于更好地掌握数据分析和机器学习的基础。 𐟌 系统仿真的作用和意义是什么？系统仿真是一种通过计算机模型模拟真实系统行为的方法。它可以帮助我们预测系统性能、优化系统设计和分析系统复杂性。在管理科学中，系统仿真被广泛应用于生产管理、物流优化等领域。 𐟓Š 管理科学与工程中常用的数据分析方法有哪些？管理科学与工程中常用的数据分析方法包括回归分析、方差分析、聚类分析和时间序列分析等。这些方法可以帮助我们更好地理解数据、预测未来和做出决策。 𐟓栤𛀤𙈦˜梁“存管理？主要策略有哪些？库存管理是确保企业拥有适当数量的库存，以满足客户需求的同时，最小化库存成本的过程。主要策略包括经济订货量模型、ABC分类法和库存补货策略等。 𐟔砥悤𝕧†解项目管理中的关键路径法？关键路径法是一种项目管理技术，用于确定项目中哪些任务是关键路径上的，从而优先处理这些任务以确保项目按时完成。它可以帮助项目经理更好地规划和管理项目进度。 𐟏�œ觔Ÿ产管理中，如何实现优化排程？优化排程是生产管理中的一项重要任务，通过合理安排生产计划和资源，以达到最大化生产效率和最小化成本的目标。常见的优化排程方法包括启发式算法、遗传算法和模拟退火算法等。 𐟛 ️ 阐述一下质量管理的主要方法和工具。质量管理的主要方法和工具包括六西格玛、全面质量管理（TQM）和精益生产等。这些方法可以帮助企业提高产品质量、减少浪费和提升客户满意度。 𐟓젨磩‡Š一下供应链管理的核心概念。供应链管理是确保产品从供应商到最终用户的整个过程中，物流、信息流和资金流的协调和优化。核心概念包括供应商管理、库存控制、订单处理和物流配送等。 𐟚š 管理科学与工程如何应用于物流领域？管理科学与工程在物流领域的应用非常广泛。通过运用线性规划、决策树、系统仿真等方法，可以帮助物流企业优化仓库布局、提高配送效率、减少运输成本等。 ⚠️ 论述风险管理的流程和要点。风险管理的流程包括风险识别、风险评估、风险应对和风险监控。要点在于识别潜在的风险因素、评估风险的影响和可能性、制定风险应对策略以及持续监控风险状况。

管理学决策方法：最小后悔值法详解 𐟓Š 计算题：在管理学中，决策树是一种常用的分析工具。其中，小中取大法、大中取大法和最小最大后悔值法是三种重要的决策方法。以下是具体计算示例： 1️⃣ 小中取大法：从三种方案中选择收益最小的方案。对于扩建原厂、技术改造和建设新厂，收益依次为40万元、20万元和30万元。因此，选择收益最小的建设新厂方案。 2️⃣ 大中取大法：从三种方案中选择收益最大的方案。对于销路好、销路一般和销路差，收益依次为40万元、20万元和15万元。因此，选择收益最大的技术改造方案。 3️⃣ 最小最大后悔值法：计算每种方案的最大后悔值，并选择后悔值最小的方案。 𐟓Š 决策树示例：某企业计划生产某产品，市场预测显示销路有三种可能性：销路好、一般和差。企业有三种生产方案：扩建原厂、技术改造和建设新厂。各种方案的收益如下表所示： | 自然状态 | 扩建原厂 | 技术改造 | 建设新厂 | | --- | --- | --- | --- | | 销路好 | 40万元 | 20万元 | 30万元 | | 销路一般 | 25万元 | 12万元 | 2万元 | | 销路差 | -10万元 | -15万元 | -10万元 | 使用最小最大后悔值法进行决策：销路差时，扩建原厂的最大后悔值为20万元，技术改造为15万元，建设新厂为10万元。因此，选择后悔值最小的扩建原厂方案。销路一般时，扩建原厂的最大后悔值为12万元，技术改造为5万元，建设新厂为0万元。因此，选择后悔值最小的技术改造方案。销路好时，扩建原厂的最大后悔值为40万元，技术改造为30万元，建设新厂为20万元。因此，选择后悔值最小的技术改造方案。 𐟓Š 扩展示例：某企业计划扩大生产，市场预测显示销路好的概率为0.7，销路差的概率为0.3。企业有三种方案可供选择：方案1：新建大厂，需投资300万元。销路好时每年可获利100万元；销路差时每年亏损20万元，服务期为10年。方案2：新建小厂，需投资140万元。销路好时每年可获利40万元；销路差时每年仍可获利30万元，服务期为10年。方案3：先建小厂，3年后销路好时再扩建，需追加投资200万元，服务期为7年，估计每年获利95万元。使用决策树进行计算：方案3在销路好时的期望收益为27-20=465万元，在销路差时的期望收益为4x1-0=445万元。因此，选择扩建比不扩建好的方案3。

𐟚€ 从零开始的人工智能学习指南！ 𐟌𑠦•𐥭楟𚧡€ 要掌握人工智能，数学基础是必不可少的。以下是一些关键领域：线性代数：矩阵运算、特征值和特征向量、奇异值分解等概率和统计：概率论基础、贝叶斯理论、描述统计、推断统计等微积分：导数、积分、偏导数、梯度、泰勒展开等优化方法：凸优化、梯度下降法、牛顿法、随机梯度下降法等 𐟒𛠧𜖧若Ÿ𚧡€ Python是AI领域最常用的编程语言，以下是关键技能：基础语法：掌握Python的基础语法和数据结构数据处理：熟练使用NumPy、Pandas等库进行数据预处理 𐟓ˆ 机器学习基础机器学习是人工智能的核心，以下是一些基础概念和模型：监督学习：线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K近邻、朴素贝叶斯等无监督学习：聚类、降维、密度估计等模型评估：交叉验证、偏差和方差、过拟合和欠拟合、性能指标（准确率、召回率、F1分数等） 𐟌€ 深度学习基础深度学习是现代人工智能的基础，以下是关键概念：神经网络基础：前馈神经网络、反向传播算法、激活函数等卷积神经网络(CNN)：用于图像识别、对象检测等任务循环神经网络(RNN)：用于序列数据，如自然语言处理、时间序列分析等 Transformer：LLM、及一切可能。常见框架：TensorFlow、PyTorch、Keras的基础知识 𐟚€ 快速学习路径想要快速掌握人工智能，建议根据自己的兴趣选择权威的视频教程，通过经典项目进行验证和试错，并用GPT进行修复，不断重复这个过程，直到跑通。

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