1. 决策树形图怎么画
决策树是具有代表性和现实操作性的常见方法之一 。这是一种以树形图来辅助进行各方案期望收益的计算和比较的决策方法。
举个简单的例子（这里不考虑货币的时间价值）。某公司为满足市场对某种新产品的需求，拟规划建设新厂 。 预计市场对这种新产品的需求量比较大 ，但也存在销路差的可能性 。公司有两种可行的扩大生产规模方案 ：一是新建一个大厂 ， 预计需投资 30 万元 ， 销路好时可获利 100 万元 ， 销路不好时亏损 20 万元 ； 二是新建一个小厂 ，需投资 20 万元，销路好时可获利 40 万元，销路不好仍可获利 30 万元。假设市场预测结果显示，此种新产品销路好的概率为 0.7 ，销路不好的概率为 0.3 。
2. 绘制决策树法的基本形式图
决策树法属于风险型决策方法
3. 决策树的画法
1）决策结点：用方块结点□表示，是对几种可能方案的选择，即最后选择的最佳方案。如果决策属于多级决策，则决策树的中间可以有多个决策点，以决策树根部的决策点为最终决策方案。
2）方案枝：由结点引出若干条细支，每条细支代表一个方案，称为方案枝
3）状态结点：用圆形结点○表示，代表备选方案的经济效果（期望值），通过各状态节点的经济效果的对比，按照一定的决策标准就可以选出最佳方案。
4）概率枝：由状态节点引出的分支称为概率枝，概率枝的数目表示可能出现的自然状态数目。每个分枝上要注明该状态的内容和其出现的概率。
5）结果结点：用三角结点△表示，将每个方案在各种自然状态下取得的收益值或损失值标注于结果节点的右端。
4. 绘制决策树形图
一、圆圈图
圆圈图，采用两个圆圈的构图形式，用以进行事物的定义。中间的圆圈用以标示主题，外圈用以定义主题，可使用MindManager洋葱图制作。
二、气泡图
气泡图，是以主题为中心，向外延伸气泡的导图形式。气泡图用作描述主题的特征、性质等，适合用作词语联想。
三、双气泡图
双气泡图与气泡图相似，都是用以描述主题的特征、性质等，不同的是，双气泡图描述的是两个主题，是由两个气泡图构成的，两者连接的部分即两个主题的相同性质
四、树状图
树状图是思维导图中较为简单的形式，其特征是以一个主题为中心，向外延伸二级、三级等主题，适用于展现事物的结构、分类等。
五、流程图
流程图，使用图形、决策、有方向性线条来展现一个事件操作的流程
六、多重流程图
除了图5所示的简单流程图，常见的思维导图中还包含多重流程图。MindManager的流程图模板可轻松实现多重流程图的制作。
七、括号图
括号图，主要用于展现整体与局部的关系
八、桥状图
最后介绍的是桥状图，相对于其他七种思维导图，桥状图较为少见。其主要用作类比关系，其中每组元素之间的关系是相似的。
5. 如何画决策树图
科学决策有哪些方法呢？今天就来看下这些方法有什么特点、操作步骤及如何应用。
（一）德尔菲法
1、特点：
1）匿名性；
2）多轮反馈性；
3）最终结论的统一性。
2、具体实施步骤：
1）组成专家小组；一般不超20人。
2）向专家提出所要预测的问题及要求，并附上所有背景材料，同时询问专家其他相关要求，由专家做书面答复；
3）各个专家根据他们所收到的材料，提出自己的预测意见；
4）将第一次专家判断意见汇总，列图表对比，再分发给各专家，让专家比较自己同他人的不同意见，修改自己的意见和判断；
5）将所有专家的修改意见收集起来汇总，再分发各专家，以便第二次修改；反复直到专家不再改变自己的意见为止；
6）对专家意见进行综合处理，取各家之长，避各家之短，科学性较强，缺点是：比较复杂，花费时间较长。
（二）头脑风暴法：
表示无限制的自由联想和讨论。又称专家会议决策法。实施成本（时间、费用等）较高，还要求参与者具有较好的素质。
1、特点：充分发挥若干专家所组成的团体宏观智能结构效应，会上通过专家间信息交流和相互启发，引发思维共振，而达到较短时间取得更多新创意的效果。
（二）头脑风暴法
2、应遵循的原则：
1）自由畅言；
2）强调数量：获得尽可能多的设想；
3）禁止评论；
4）相互借鉴。
3、分类：
直接头脑风暴法（简称头脑风暴法）、
质疑头脑风暴法（反头脑风暴法）
（三）决策树法：是风险决策的基本方法之一，风险决策是对未来即将出现的各种善的概率进行判断。
1、决策树组成：决策点、方案分支、自然状态点、概率分支、结果点（收益值、损失值）。
2、决策树法的步骤：
1）根据决策问题绘制决策树；
2）计算概率分支的概率值；
3）计算各概率点的收益期望值，确定最优方案。
（四）试验决策法：
是针对一些新出现而且重要的问题没有经验不能确切评价各备选方案、无法对方案进行最优抉择的情况下采用的方法。它通过对几种方案进行典型试验，在试验过程总结经验，试验之后再对各方案进行系统全面的比较评价，从中选优
6. 决策树形图怎么画视频
职业生涯决策的方法：
1、平衡单法
“决策平衡单”（decision-making balance sheet）经常被应用于问题解决模式和职业咨询中，用以协助咨询者有系统地分析每一个可能的选项，判断分别执行各选项的利弊得失，然后依据其在利弊得失上的加权计分排定各个选项的优先顺序，以执行最优先或偏好的选项。
2、决策树法
决策树法利用了概率论的原理，并且利用一种树形图作为分析工具。其基本原理是用决策点代表决策问题，用方案分枝代表可供选择的方案，用概率分枝代表方案可能出现的各种结果，经过对各种方案在各种结果条件下损益值的计算比较，为决策者提供决策依据。
7. 决策树法图怎么画
决策树法是管理人员和决策分析人员经常采用的一种行之有效的决策工具。它具有下列优点：
1.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。
2.能直观地显示整个决策问题在时间和决策顺序上不同阶段的决策过程。
3.在应用于复杂的多阶段决策时，阶段明显，层次清楚，便于决策机构集体研究，可以周密地思考各种因素，有利于作出正确的决策。当然，决策树法也不是十全十美的，它也有缺点，如使用范围有限，无法适用于一些不能用数量表示的决策；对各种方案的出现概率的确定有时主观性较大，可能导致决策失误；等等。
8. 决策树法是一种用树形图
句子成分分析法又称“中心词分析法”,是传统语法学使用的句子分析方法.它认为句子成分有六种——主语、谓语、宾语、定语、状语、补语.在成分分析法看来：词与句子成分之间存在对应关系,短语中只有联合短语和主谓短语可以直接充当句子成分.主语和谓语是主要成分,宾语和补语是次要成分,定语和状语是附加成分.主谓短语应看作句子,句子总是由主谓短语充当.当主谓短语在句中作成分时,就叫做“小句”或“句子形式”；非主谓句是“无主句”.偏正短语要先找出其中的中心语,述宾短语或述补短语要先找出其中的谓语中心词.在分析过程中：首先将句子分为主语部分和谓语部分,找出全句的主要成分——主语和谓语；再看谓语由哪种动词充当,以及后面跟着的宾语和补语；在主语部分找出附加在主语前面的定语,在谓语部分找出附加在谓语前的状语.层次分析法,又称“直接成分分析法”,是对句法单位（包括短语和句子）的直接成分进行结构层次分析的方法.由于切分过程中尽可能采用二分,所以层次分析法又称作“二分法”.在层次分析法看来：语法从表面上看是线性排列的符号序列.线性排列是指按照时间先后顺序说出或写出的形式.但是语法结构却是有层次性的,层次是指句法单位在组合时所反映出来的不同的先后顺序.表层的线性关系背后暗含着隐性的层次关系.小的语法单位是大语法单位的组成部分,大的语法单位是由小的语法单位组合而成的,本身又可以成为更大语法单位的组成部分.语法结构的每个层次一般直接包含比它小的两个语法单位,这两个小的语法单位就是直接成分.每一个直接成分又可以包含更小的直接成分.层次分析法就是逐层将一个句法单位（联合短语等由多个直接成分组成的短语除外）切分成两个直接成分,直到不能再切分为止的句子分析方法.层次分析法的分析过程主要包括两个步骤：
第一步是切分结构层次,第二步是确定结构关系.例如：他 去年 去 了 一趟 美国.|__||________| 主谓关系|___||________| 状中关系|________| |__| 述宾关系|_| |___| 述补关系 更多例子切分过程中应注意：
①第一步切分非常重要,第一步切分不当,后面便容易全都切错.②必须逐层切分,直至分析出每个实词,语素不需要切分.③为避免切分过程中的遗漏,一般采用从左到右、从上到下、逐块切分的分析步骤.层次分析法中常用的图解表示法是切分法、组合法和树形图.
9. 画出决策树图
决策树法(decision tree—based method）
决策树(decision tree)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。
10. 怎么绘制决策树图
决策树是数学、计算机科学与管理学中经常使用的工具。 决策论中 (如风险管理)，决策树(Decision tree)由一个决策图和可能的结果(包括资源成本和风险)组成， 用来创建到达目标的规划。决策树建立并用来辅助决策，是一种特殊的树结构。决策树是一个利用像树一样的图形或决策模型的决策支持工具，包括随机事件结果，资源代价和实用性。它是一个算法显示的方法。决策树经常在运筹学中使用，特别是在决策分析中，它帮助确定一个能最可能达到目标的策略。如果在实际中，决策不得不在没有完备知识的情况下被在线采用，一个决策树应该平行概率模型作为最佳的选择模型或在线选择模型算法。决策树的另一个使用是作为计算条件概率的描述性手段。 决策树提供了一种展示类似在什么条件下会得到什么值这类规则的方法。比如，在贷款申请中，要对申请的风险大小做出判断，图是为了解决这个问题而建立的一棵决策树，从中我们可以看到决策树的基本组成部分：决策节点、分支和叶子。 决策树中最上面的节点称为根节点，是整个决策树的开始。本例中根节点是“收入>￥40,000”，对此问题的不同回答产生了“是”和“否”两个分支。 决策树的每个节点子节点的个数与决策树在用的算法有关。如CART算法得到的决策树每个节点有两个分支，这种树称为二叉树。允许节点含有多于两个子节点的树称为多叉树。决策树的内部节点（非树叶节点）表示在一个属性上的测试。 每个分支要么是一个新的决策节点，要么是树的结尾，称为叶子。在沿着决策树从上到下遍历的过程中，在每个节点都会遇到一个问题，对每个节点上问题的不同回答导致不同的分支，最后会到达一个叶子节点。这个过程就是利用决策树进行分类的过程，利用几个变量（每个变量对应一个问题）来判断所属的类别（最后每个叶子会对应一个类别）。例如， 假如负责借贷的银行官员利用上面这棵决策树来决定支持哪些贷款和拒绝哪些贷款，那么他就可以用贷款申请表来运行这棵决策树，用决策树来判断风险的大小。“年收入>￥40,00”和“高负债”的用户被认为是“高风险”，同时“收入5年”的申请，则被认为“低风险”而建议贷款给他/她。 数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来作预测（就像上面的银行官员用他来预测贷款风险）。常用的算法有CHAID、 CART、ID3、C4.5、 Quest 和C5.0。 建立决策树的过程，即树的生长过程是不断的把数据进行切分的过程，每次切分对应一个问题，也对应着一个节点。对每个切分都要求分成的组之间的“差异”最大。 对决策树算法的研究开发主要以国外为主， 现有的涉及决策树算法的软件有SEE5、Weka、spss等，在国内也有不少人开展了对决策树算法的构建及应用研究，如中国测绘科学研究院在原有C5.0算法的基础上进行了算法重构，将其用于地表覆盖遥感影像分类中。
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