决策树分析事件树分析法的介绍

决策树分类的原理

决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。

它提供一种在什么条件下会得到什么值的类似规则的方法。

决策树分为分类树和回归树两种，分类树对离散变量做决策树，回归树对连续变量做决策树。

如果不考虑效率等，那么样本所有特征的判断级联起来终会将某一个样本分到一个类终止块上。

实际上，样本所有特征中有一些特征在分类时起到决定性作用，决策树的构造过程就是找到这些具有决定性作用的特征，根据其决定性程度来构造一个倒立的树--决定性作用最大的那个特征作为根节点，然后递归找到各分支下子数据集中次大的决定性特征，直至子数据集中所有数据都属于同一类。

所以，构造决策树的过程本质上就是根据数据特征将数据集分类的递归过程，我们需要解决的第一个问题就是，当前数据集上哪个特征在划分数据分类时起决定性作用。

什么事决策树？

是一项分析技术。

决策树是用图形方式描述正在考虑中的某项决策以及选择这个或那个备选方案的潜在后果，在将来的某些情景或行动后果不确定时采用。

它对每条由事件和决策构成的逻辑路径，都综合考虑相关概率和得失，并利用预期货币价值分析来帮助组织识别各种备选方案的相对价值。

决策树的优点有哪些

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。

2) 对有时间顺序的数据，需要很多预处理的工作。

3) 当类别太多时，错误可能就会增加的比较快。

4) 一般的算法分类的时候，只是根据一个字段来分类。

决策分析的方法有哪些？如何运用？

决策分析常用方法 　　对于不同的情况有不同的决策方法。

　　①确定性情况：每一个方案引起一个、而且只有一个结局。

当方案个数较少时可以用穷举法，当方案个数较多时可以用一般最优化方法。

　　②随机性情况：也称风险性情况，即由一个方案可能引起几个结局中的一个，但各种结局以一定的概率发生。

通常在能用某种估算概率的方法时，就可使用随机性决策，例如决策树的方法。

　　③不确定性情况:一个方案可能引起几个结局中的某一个结局,但各种结局的发生概率未知。

这时可使用不确定型决策，例如拉普拉斯准则、乐观准则、悲观准则、遗憾准则等来取舍方案。

　　④多目标情况：由一个方案同时引起多个结局，它们分别属于不同属性或所追求的不同目标。

这时一般采用多目标决策方法。

例如化多为少的方法、分层序列法、直接找所有非劣解的方法等。

　　⑤多人决策情况：在同一个方案内有多个决策者，他们的利益不同，对方案结局的评价也不同。

这时采用对策论、冲突分析、群决策等方法。

　　除上述各种方法外，还有对结局评价等有模糊性时采用的模糊决策方法和决策分析阶段序贯进行时所采用的序贯决策方法等。

不同决策分析的区别 　　风险型情况下的决策分析。

这类决策问题与确定型决策只在第一点特征上有所区别： 　　风险型情况下，未来可能状态不只一种，究竟出现哪种状态，不能事先肯定，只知道各种状态出现的可能性大小(如概率、频率、比例或权等)。

常用的风险型决策分析技术有期望值法和决策树法。

　　期望值法是根据各可行方案在各自然状态下收益值的概率平均值的大小，决定各方案的取舍。

　　决策树法有利于决策人员使决策问题形象比，可把各种可以更换的方案、可能出现的状态、可能性大小及产生的后果等，简单地绘制在一张图上，以便计算、研究与分析，同时还可以随时补充和不确定型情况下的决策分析。

　　如果不只有一个状态，各状态出现的可能性的大小又不确知，便称为不确定型决策。

常用的决策分析方法有： 　　a．乐观准则。

比较乐观的决策者愿意争取一切机会获得最好结果。

决策步骤是从每个方案中选一个最大收益值，再从这些最大收益值中选一个最大值，该最大值对应的方案便是入选方案。

　　b.悲观准则。

比较悲观的决策者总是小心谨慎，从最坏结果着想。

决策步骤是先从各方案中选一个最小收益值，再从这些最小收益值中选出一个最大收益值，其对应方案便是最优方案。

这是在各种最不利的情况下又从中找出一个最有利的方案， 　　c.等可能性准则。

决策者对于状态信息毫无所知，所以对它们一视同仁，即认为它们出现的可能性大小相等。

于是这样就可按风险型情况下的方法进行决策。

有哪本书介绍关于“决策树”的概念和画法？

sparc.nfu.edu.tw/~dlyang/crm92c9.ppt 决策树分析 /w/index.php?title=%E5%86%B3%E7%AD%96%E6%A0%91%E6%B3%95 决策树

事件树分析法的介绍

事件树分析法（Event Tree Analysis，简称ETA）是安全系统工程中常用的一种演绎推理分析方法，起源于决策树分析（简称DTA），它是一种按事故发展的时间顺序由初始事件开始推论可能的后果，从而进行危险源辨识的方法。

这种方法将系统可能发生的某种事故与导致事故发生的各种原因之间的逻辑关系用一种称为事件树的树形图表示，通过对事件树的定性与定量分析，找出事故发生的主要原因，为确定安全对策提供可靠依据，以达到猜测与预防事故发生的目的。

目前，事件树分析法已从宇航、核产业进入到一般电力、化工、机械、交通等领域，它可以进行故障诊断、分析系统的薄弱环节，指导系统的安全运行，实现系统的优化设计等等。

事件树分析