❶ 決策樹的介紹
決策樹(Decision Tree）是在已知各種情況發生概率的基礎上，通過構成決策樹來求取凈現值的期望值大於等於零的概率，評價項目風險，判斷其可行性的決策分析方法，是直觀運用概率分析的一種圖解法。由於這種決策分支畫成圖形很像一棵樹的枝幹，故稱決策樹。在機器學習中，決策樹是一個預測模型，他代表的是對象屬性與對象值之間的一種映射關系。Entropy = 系統的凌亂程度，使用演算法ID3, C4.5和C5.0生成樹演算法使用熵。這一度量是基於信息學理論中熵的概念。 決策樹是一種樹形結構，其中每個內部節點表示一個屬性上的測試，每個分支代表一個測試輸出，每個葉節點代表一種類別。 分類樹（決策樹）是一種十分常用的分類方法。他是一種監管學習，所謂監管學習就是給定一堆樣本，每個樣本都有一組屬性和一個類別，這些類別是事先確定的，那麼通過學習得到一個分類器，這個分類器能夠對新出現的對象給出正確的分類。這樣的機器學習就被稱之為監督學習。
❷ 公司理財，公司金融，財務管理，這三者到底有什麼關系
公司理財和財務管理指的是一回事不過叫法不同而已，主要是研究財務的。
公司金融屬於金融學的一個研究分支。
國內金融跟國外的范圍是不一樣的，主要指宏觀金融，這在國外統一劃到經濟學的，國內金融大體分三塊貨幣銀行學，國際金融和公司金融。
另外，財務管理這個專業是中國的叫法，在國外一般叫做公司理財或者叫做公司治理，按國外的分發金融學之分兩大塊：投資學和公司治理。
綜上，三者都是屬於金融學的專業術語，只是所屬分支不一樣罷了。
(2)決策樹理論是公司金融理論嗎擴展閱讀：
公司金融學（Corporate finance），又稱公司財務管理，公司理財等。它是金融學的分支學科，用於考察公司如何有效地利用各種融資渠道，獲得最低成本的資金來源，並形成合適的資本結構（capital structure）；還包括企業投資、利潤分配、運營資金管理及財務分析等方面。
它會涉及到現代公司制度中的一些諸如委託-代理結構的金融安排等深層次的問題。一般來說，公司金融學會利用各種分析工具來管理公司的財務，例如使用貼現法(DCF)來為投資計劃總值作出評估，使用決策樹分析來了解投資及營運的彈性。
公司金融學主要研究企業的融資、投資、收益分配以及與之相關的問題。對於英文CorporateFinance中國有不同的譯法，或譯為「公司財務」，或譯為「公司理財」，或譯為「公司金融」。
顯然，就中文的字面來看，「財務」、「理財」和「金融」這些概念是有顯著區別的。一般而言，企業的「財務」或「理財」是以現金收支為主的企業資金收支活動的總稱，是建立在企業的會計信息基礎上加以管理的。而公司金融所研究的內容要比此龐大得多。
一是它不再局限於企業內部，因為現代公司的生存和發展都離不開金融系統，所以，必須注重研究企業與金融系統之間的關系，以綜合運用各種形式的金融工具與方法，進行風險管理和價值創造。這是現代公司金融學的一個突出特點。
二是就企業內部而言，公司金融所研究的內容也比「財務」或「理財」要廣，它還涉及與公司融資、投資以及收益分配有關的公司治理結構方面的非財務性內容。
❸ 決策樹的適用范圍是什麼
決策樹的適用范圍：
科學的決策是現代管理者的一項重要職責。我們在企業管理實踐中，常遇到的情景是：若干個可行性方案制訂出來了，分析一下企業內、外部環境，大部分條件是己知的，但還存在一定的不確定因素。每個方案的執行都可能出現幾種結果，各種結果的出現有一定的概率，企業決策存在著一定的勝算，也存在著一定的風險。這時，決策的標准只能是期望值。即，各種狀態下的加權平均值。
針對上述問題，用決策樹法來解決不失為一種好的選擇。
決策樹法作為一種決策技術，已被廣泛地應用於企業的投資決策之中，它是隨機決策模型中最常見、最普及的一種規策模式和方法此方法，有效地控制了決策帶來的風險。所謂決策樹法，就是運用樹狀圖表示各決策的期望值，通過計算，最終優選出效益最大、成本最小的決策方法。決策樹法屬於風險型決策方法，不同於確定型決策方法，二者適用的條件也不同。應用決策樹決策方法必須具備以下條件：
1、具有決策者期望達到的明確目標；
2、存在決策者可以選擇的兩個以上的可行備選方案；
3、存在著決策者無法控制的兩種以上的自然狀態(如氣候變化、市場行情、經濟發展動向等)；
5、不同行動方案在不同自然狀態下的收益值或損失值(簡稱損益值)可以計算出來；
6、決策者能估計出不同的自然狀態發生概率。
決策樹(decisiontree)一般都是自上而下的來生成的。每個決策或事件（即自然狀態）都可能引出兩個或多個事件，導致不同的結果，把這種決策分支畫成圖形很像一棵樹的枝幹，故稱決策樹。
❹ 決策樹演算法原理是什麼
決策樹構造的輸入是一組帶有類別標記的例子，構造的結果是一棵二叉樹或多叉樹。二叉樹的 內部節點(非 葉子節點)一般表示為一個邏輯判斷，如形式為a=aj的邏輯判斷，其中a是屬性，aj是該屬性的所有取值：樹的邊是邏輯判斷的分支結果。
多叉樹(ID3)的內部結點是屬性，邊是該屬性的所有取值，有幾個 屬性值就有幾條邊。樹的葉子節點都是類別標記。
由於數據表示不當、有雜訊或者由於決策樹生成時產生重復的子樹等原因，都會造成產生的決策樹過大。
因此，簡化決策樹是一個不可缺少的環節。尋找一棵最優決策樹，主要應解決以下3個最優化問題：①生成最少數目的葉子節點；②生成的每個葉子節點的深度最小；③生成的決策樹葉子節點最少且每個葉子節點的深度最小。
(4)決策樹理論是公司金融理論嗎擴展閱讀：
決策樹演算法的優點如下：
（1）分類精度高；
（2）生成的模式簡單；
（3）對雜訊數據有很好的健壯性。
因而是目前應用最為廣泛的歸納推理演算法之一，在 數據挖掘中受到研究者的廣泛關注。
❺ 管理學-決策樹問題，求詳解
----------銷路好0.7 100萬
......1--|
. ----------銷路差0.3 -20萬
.
. ------------銷路好0.7 40萬
I--......2--|
. ------------銷路差0.3 30萬
.
. -----擴建4 95萬
. -----------Ⅱ---|
. | -----不擴建5 40萬
......3--|
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---------------銷路差0.3 30萬
方案一：結點1的期望收益是（0.7*100-0.3*20）*10-300=340
方案二：結點2的期望收益是（0.7*40+0.3*30）*10-140=230
方案三：結點4的期望收益是95*7-200=465，大於結點5的期望收益40*7=280，所以銷路好時，擴建比不擴建好，結點3的期望收益是（0.7*40*3+0.7*465+0.3*30*10）-140=359.5
可以看出，三種方案中方案三最好
弄著一個決策樹真費勁，不如在word上好弄
❻ 名詞解釋 決策樹
決策樹(Decision Tree）是在已知各種情況發生概率的基礎上，通過構成決策樹來求取凈現值的期望值大於等於零的概率，評價項目風險，判斷其可行性的決策分析方法，是直觀運用概率分析的一種圖解法。由於這種決策分支畫成圖形很像一棵樹的枝幹，故稱決策樹。在機器學習中，決策樹是一個預測模型，他代表的是對象屬性與對象值之間的一種映射關系。Entropy = 系統的凌亂程度，使用演算法ID3, C4.5和C5.0生成樹演算法使用熵。這一度量是基於信息學理論中熵的概念。
決策樹是一種樹形結構，其中每個內部節點表示一個屬性上的測試，每個分支代表一個測試輸出，每個葉節點代表一種類別。
分類樹（決策樹）是一種十分常用的分類方法。他是一種監管學習，所謂監管學習就是給定一堆樣本，每個樣本都有一組屬性和一個類別，這些類別是事先確定的，那麼通過學習得到一個分類器，這個分類器能夠對新出現的對象給出正確的分類。這樣的機器學習就被稱之為監督學習。