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小S妈是顾大厨
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楠辉之恋

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依据y坐标将六个点划分为两个子类,水平线上面的两个点是同一个分类,但是水平线之下的四个点是不纯净的。对这四个点进行再次分类,以x左边分类,通过两层分类,现了对样本点的完全分类。决策树是一种具有树状结构的分类和预测工具,其中每个内部节点表示对一个属性的测试,每个分支表示测试的结果,每个叶节点(终端节点)持有一个类标签。例如:方案A的预期货币价值EMV=4*200+35*80+25*(-30)=5方案B的预期货币价值EMV=4*100+35*40+25*0=54方案C的预期货币价值EMV=4*50+35*40+25*30=5每年预计收益方案A:5-250/6=8每年预计收益方案B:54-90/6=39每年预计收益方案C:5-40/6=8扩展资料:一个决策树包含三种类型的节点:决策节点:通常用矩形框来表示机会节点:通常用圆圈来表示终结点:通常用三角形来表示决策树学习也是资料探勘中一个普通的方法。在这里,每个决策树都表述了一种树型结构,它由它的分支来对该类型的对象依靠属性进行分类。每个决策树可以依靠对源数据库的分割进行数据测试。这个过程可以递归式的对树进行修剪。 当不能再进行分割或一个单独的类可以被应用于某一分支时,递归过程就完成了。另外,随机森林分类器将许多决策树结合起来以提升分类的正确率。参考资料来源:百度百科-决策树

一级造价师决策树法例题

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miracle11sno

某厂区建设项目,共分道路(甲)、厂房(乙)、办公楼(丙)3个标段进行招标建设,投标人只能选择其中一个标段参与投标。预期利润及概率见下表。若未中标,购买招标文件、图纸及人工费、利息支出合计为5000元。方案及结果 中标、落标概率 效果 预期利润(万元) 预期利润概率甲标段高价中标 2 赚 200 3一般 50 6赔 -20 1甲标段高价落标 8 赔 -5 /甲标段低价中标 4 赚 160 2一般 40 6赔 -30 2甲标段低价落标 6 赔 -5 /乙标段高价中标 3 赚 250 2一般 80 7赔 -30 1乙标段高价落标 7 赔 -5 /乙标段低价中标 5 赚 200 1一般 60 7赔 -40 2乙标段低价落标 5 赔 -5 /丙标段高价中标 1 赚 300 3一般 100 5赔 -40 2丙标段高价落标 9 赔 -5 /丙标段低价中标 3 赚 240 2一般 70 5赔 -50 3丙标段低价落标 7 赔 -5 /解:(1)绘制决策树依据表格数据绘制决策树,并将方案标于方案枝,概率标于概率枝,预期利润标于终点,见图5-1;(2)计算损益期望值计算各节点处的损益期望值,E=∑ G·P,并标注于相应的节点上方,E7 = 200 × 3+50 × 6+(-20) × 1 = 88, E1 = 88 × 2+(-5) × 8 = 2,E8 = 160 × 2+40 × 6+(-30) × 2 = 50, E2 = 50 × 4+(-5) × 6 = 7,E9 = 250 × 2+80 × 7+(-30) × 1 = 103, E3 = 103 × 3+(-5) × 7 = 55,E10 = 200 × 1+60 × 7+(-40) × 2 = 54, E4 = 54 × 5+(-5) × 5 = 75,E11 = 300 × 3+100 × 5+(-40) × 2 = 132, E5 = 132 × 1+(-5) × 9 = 75,E12 = 240 × 2+70 × 5+(-50) × 3 = 68, E6 = 68 × 3+(-5) × 7 = 05;[1] (3)比较各方案节点的损益期望值max {E1,E2,E3,E4,E5,E6} = max {2,7,55,75,75,05} = E3;(4)结论节点3的期望值最大,故从损益期望值的角度分析,应选乙标段投标并以高价报价最为有利。[1]

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