❶ 决策树的介绍
决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度，使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。 决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。 分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。他是一种监管学习，所谓监管学习就是给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，这些类别是事先确定的，那么通过学习得到一个分类器，这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类。这样的机器学习就被称之为监督学习。
❷ 公司理财，公司金融，财务管理，这三者到底有什么关系
公司理财和财务管理指的是一回事不过叫法不同而已，主要是研究财务的。
公司金融属于金融学的一个研究分支。
国内金融跟国外的范围是不一样的，主要指宏观金融，这在国外统一划到经济学的，国内金融大体分三块货币银行学，国际金融和公司金融。
另外，财务管理这个专业是中国的叫法，在国外一般叫做公司理财或者叫做公司治理，按国外的分发金融学之分两大块：投资学和公司治理。
综上，三者都是属于金融学的专业术语，只是所属分支不一样罢了。
(2)决策树理论是公司金融理论吗扩展阅读：
公司金融学（Corporate finance），又称公司财务管理，公司理财等。它是金融学的分支学科，用於考察公司如何有效地利用各种融资渠道，获得最低成本的资金来源，并形成合适的资本结构（capital structure）；还包括企业投资、利润分配、运营资金管理及财务分析等方面。
它会涉及到现代公司制度中的一些诸如委托-代理结构的金融安排等深层次的问题。一般来说，公司金融学会利用各种分析工具来管理公司的财务，例如使用贴现法(DCF)来为投资计划总值作出评估，使用决策树分析来了解投资及营运的弹性。
公司金融学主要研究企业的融资、投资、收益分配以及与之相关的问题。对于英文CorporateFinance中国有不同的译法，或译为“公司财务”，或译为“公司理财”，或译为“公司金融”。
显然，就中文的字面来看，“财务”、“理财”和“金融”这些概念是有显著区别的。一般而言，企业的“财务”或“理财”是以现金收支为主的企业资金收支活动的总称，是建立在企业的会计信息基础上加以管理的。而公司金融所研究的内容要比此庞大得多。
一是它不再局限于企业内部，因为现代公司的生存和发展都离不开金融系统，所以，必须注重研究企业与金融系统之间的关系，以综合运用各种形式的金融工具与方法，进行风险管理和价值创造。这是现代公司金融学的一个突出特点。
二是就企业内部而言，公司金融所研究的内容也比“财务”或“理财”要广，它还涉及与公司融资、投资以及收益分配有关的公司治理结构方面的非财务性内容。
❸ 决策树的适用范围是什么
决策树的适用范围：
科学的决策是现代管理者的一项重要职责。我们在企业管理实践中，常遇到的情景是：若干个可行性方案制订出来了，分析一下企业内、外部环境，大部分条件是己知的，但还存在一定的不确定因素。每个方案的执行都可能出现几种结果，各种结果的出现有一定的概率，企业决策存在着一定的胜算，也存在着一定的风险。这时，决策的标准只能是期望值。即，各种状态下的加权平均值。
针对上述问题，用决策树法来解决不失为一种好的选择。
决策树法作为一种决策技术，已被广泛地应用于企业的投资决策之中，它是随机决策模型中最常见、最普及的一种规策模式和方法此方法，有效地控制了决策带来的风险。所谓决策树法，就是运用树状图表示各决策的期望值，通过计算，最终优选出效益最大、成本最小的决策方法。决策树法属于风险型决策方法，不同于确定型决策方法，二者适用的条件也不同。应用决策树决策方法必须具备以下条件：
1、具有决策者期望达到的明确目标；
2、存在决策者可以选择的两个以上的可行备选方案；
3、存在着决策者无法控制的两种以上的自然状态(如气候变化、市场行情、经济发展动向等)；
5、不同行动方案在不同自然状态下的收益值或损失值(简称损益值)可以计算出来；
6、决策者能估计出不同的自然状态发生概率。
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。
❹ 决策树算法原理是什么
决策树构造的输入是一组带有类别标记的例子，构造的结果是一棵二叉树或多叉树。二叉树的 内部节点(非 叶子节点)一般表示为一个逻辑判断，如形式为a=aj的逻辑判断，其中a是属性，aj是该属性的所有取值：树的边是逻辑判断的分支结果。
多叉树(ID3)的内部结点是属性，边是该属性的所有取值，有几个 属性值就有几条边。树的叶子节点都是类别标记。
由于数据表示不当、有噪声或者由于决策树生成时产生重复的子树等原因，都会造成产生的决策树过大。
因此，简化决策树是一个不可缺少的环节。寻找一棵最优决策树，主要应解决以下3个最优化问题：①生成最少数目的叶子节点；②生成的每个叶子节点的深度最小；③生成的决策树叶子节点最少且每个叶子节点的深度最小。
(4)决策树理论是公司金融理论吗扩展阅读：
决策树算法的优点如下：
（1）分类精度高；
（2）生成的模式简单；
（3）对噪声数据有很好的健壮性。
因而是目前应用最为广泛的归纳推理算法之一，在 数据挖掘中受到研究者的广泛关注。
❺ 管理学-决策树问题，求详解
----------销路好0.7 100万
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......3--|
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---------------销路差0.3 30万
方案一：结点1的期望收益是（0.7*100-0.3*20）*10-300=340
方案二：结点2的期望收益是（0.7*40+0.3*30）*10-140=230
方案三：结点4的期望收益是95*7-200=465，大于结点5的期望收益40*7=280，所以销路好时，扩建比不扩建好，结点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，三种方案中方案三最好
弄着一个决策树真费劲，不如在word上好弄
❻ 名词解释 决策树
决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度，使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。
决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。
分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。他是一种监管学习，所谓监管学习就是给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，这些类别是事先确定的，那么通过学习得到一个分类器，这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类。这样的机器学习就被称之为监督学习。