决策树分析法在我国商业银行离散型风险决策中的应用,决策树分析方式的适用范围是

决策树分析法有什么优点?

决策树的优点在于（ ）介绍如下：易于理解和解释，不需要使用者了解很多的背景知识，决策树可以可视化使读者在使用过程中逐步理解决策树。能够快速适应数据集，可以处理数值和分类数据，在大型数据集上表现良好，速度极快。相较大多数方法而言可以同时处理数值变量和分类变量。可以处理多值输出变量问题。

决策树对于常规统计方法的优缺点：优点：可以生成可以理解的规则；计算量相对来说不是很大；可以处理连续和种类字段；决策树可以清晰的显示哪些字段比较重要。

【答案】：A、B、C、D、E 决策树的优点是：①可以明确地比较决策问题的各种可行方案的优劣；②对于某一方案有关的事件一目了然；③可以表明每一方案实现的概率；④每一方案的执行结果均能算出预期的收益；⑤特别适合于多级决策的分析。

决策树优点 层次清楚，阶段分明，使决策者能够有步骤地进行决策形象简明，直观清晰，可以使决策者用科学的逻辑推理去思考各有关因素 便于集体决策，与有关专家研究讨论时可充分交换意见 决策树列出了决策问题的全部可行方案和可能出现的各种自然状态，以及各可行方法在各种不同状态下的期望值。

如何借助决策树分析做产品决策?

1、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。

2、决策树分析法是通过决策树图形展示临床重要结局，明确思路，比较各种备选方案预期结果进行决策的方法。决策树分析法通常有6个步骤。第一步：明确决策问题，确定备选方案。对要解决的问题应该有清楚的界定，应该列出所有可能的备选方案。第二步：绘出决策树图形。

3、决策树是一种常见的机器学习算法，它可以用来进行分类和回归分析，并且易于理解和解释。决策树的原理和过程如下：原理：决策树是一种基于树形结构的分类模型，它通过一系列的决策来对数据进行分类或预测。

4、EMV（预期货币价值）是一种考虑概率和不同可能结果影响下的决策平衡方法。在PMP（项目管理专业人士）认证考试的第十一章项目风险管理中，EMV与决策树分析共同作用，帮助项目经理在多种方案中选择可能带来最大潜在收益的行动方针。 决策过程涉及从多个选择中确定一个最终的行动方案。

风险型决策方法有哪些

1、风险决策的方法主要分为三种：效用概率决策、连续性变量的风险型决策以及马尔科夫决策。 效用概率决策 这种方法以期望效用值作为决策的标准。效用：指的是决策者对于收益和损失的独特兴趣、感受和取舍反应，它反映了决策者对风险的态度，也是决策者胆略的一种体现。

2、概率理论、期望值决策法、树型决策法是风险型决策的常见方法。 概率理论方法涉及在随机型决策问题中选择具有最高概率的自然状态，并据此计算各备选方案在该状态下的损益值。接着，比较各方案在最大概率自然状态下的损益值，以作出决策。

3、风险决策的方法有三种，分别是效用概率决策、连续性变量的风险型决策以及马尔科夫决策。效用概率决策方法是以期望效用值作为决策标准的一种决策方法。风险型决策法是决策者根据几种不同自然状态可能发生风险的概率作出抉择的决策方法。

4、风险型决策的四种方法如下：决策是面对未来的，而未来又有不确定性和随机性，因此，有些决策具有一定的成败概率，叫风险型决策。现代社会化大生产，受客观环境的制约性大，一项重大决策对环境变化的适应性不同，其后果大不一样。

5、决策树法： 决策树法实质上是利用各种自然因素影响下的期望值来进行决策的另一种方法——图解法。风险型决策也称随机决策，在这类决策中，自然状态不止一种，决策者不能知道哪种自然状态会发生，但能知道有多少种自然状态以及每种自然状态发生的概率。

决策树优缺点

常用的分类器算法包括决策树、K近邻算法、支持向量机、逻辑回归和朴素贝叶斯分类器等。详细解释： 决策树：决策树是一种基于树形结构的分类器算法。它通过对特征进行一系列的问题判断，将数据逐步划分到不同的类别中。

从根到叶子节点都有一条路径，这条路径就是一条“规则”。决策树可以是二叉的，也可以是多叉的。对每个节点的衡量：1） 通过该节点的记录数2） 如果是叶子节点的话，分类的路径3） 对叶子节点正确分类的比例。有些规则的效果可以比其他的一些规则要好。

问题四：决策树的优缺点是什么啊 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。决策树的优缺点：优点：1） 可以生成可以理解的规则。

项目需要作出某种决策、选择某种解决方案或者确定是否存在某种风险时，决策树（decision making tree）提供了一种形象化的、基于数据分析和论证的科学方法。

决策树的优缺点 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。

决策树模型在项目管理中的应用

1、常在决策树分析中使用。（不确定性下的分析） 机会的EMV通常表示为正值，而威胁的EMV则表示为负值。EMV是建立在风险中立的假设之上的，既不避险，也不冒险。 把每个可能结果的数值与其发生的概率相乘，再把所有乘积相加，就可以计算出项目的EMV。

2、问题是，如果在一个项目中有多个因素都是具有不确定性，如何计算结果呢。这就是蒙托卡罗模拟技术所要做的。

3、不同的风险，对项目所起的作用和影响均不同，所以，应该对存在的风险进行量化。工欲善其事，必先利其器。进行风险量化管理，必须采用先进的科学方法。在项目管理中常用的风险管理方法有（1）三点预测法：这种方法表现为三个变量（乐观、悲观和最大可能）是计算预期价值的基础。

4、管理学决策树画法如下：第一步：点击下载“亿图图示”软件，也可以访问亿图图示在线网页版。然后启动软件，开作图。第二步：新建一个“决策树”。依次点击“管理-咨询”-“项目管理”-“决策树”。这样我们需要的决策树模板就会在下方，然后选择一个模板，点击使用。