决策树分析法在我国商业银行离散型风险决策中的应用,利用决策树风险分析

决策树模型在项目管理中的应用

决策树模型的应用非常广泛，在PMP（项目管理）中就会经常用到，是作为项目风险管理的一种工具与技术。在PMP中称为预期货币价值（EMV）分析，是当某些情况在未来可能发生或不发生时，计算结果的一种统计方法（不确定性下的分析）。

在项目风险管理中，决策树由一个决策图和可能的结果（包括资源和成本）组成，用于创建实现目标的计划。决策树建立后，用于辅助决策，是一种特殊的树结构。 针对题目一，公司面临新产品开发决策。开发成本为50万元，成功概率为70%。成功后，需选择新生产线或改造生产线。

在风险管理里面决策树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。【题目一】公司已经提交了新产品开发的建议。该项目的开发成本是50万元，开发成功的概率预计为70%。如果开发不成功，该项目将被终止。

决策树算法：在机器学习和数据分析中，决策树是一种常用的分类和回归方法，其基本结构就是树状分类图。网络拓扑和设备管理：在计算机网络中，树状分类图可以用于展示网络设备的层级关系和连接方式，有助于网络管理和故障排查。

．模拟法 模拟法运用假定值或系统模型来分析系统行为或系统表现。较普通的模拟法模式是运用项目模型作为项目框架来制作项目日程表。4．决策树 决策树是一种便于决策者理解的，来说明不同决策之间和相关偶发事件之间的相互作用的图表。

决策树分析法有什么优点?

如下：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。选择分割的方法有好几种，但是目的都是一致的：对目标类尝试进行最佳的分割。一般都是自上而下的来生成的。

决策树法作为一种在管理及决策分析中广泛应用的有效工具，其优势主要体现在以下几个方面：首先，决策树清晰地罗列了所有可行的决策方案以及可能遭遇的各类自然状态，并且详细展示了每种方法在不同状态下的预期价值，使得决策过程一目了然。

对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的，而且能够同时处理数据型和常规型属性，在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。 易于通过静态测试来对模型进行评测，可以测定模型可信度；如果给定一个观察的模型，那么根据所产生的决策树很容易推出相应的逻辑表达式。

决策树法是把方案的一系列因素按它们的相互关系用树状结构表示出来，再按一定程序进行优选和决策的方法。优点是：（1）便于有次序、有步骤、直观而又周密地考虑问题；（2）便于集体讨论和决策；（3）便于处理复杂问题的决策。

下面用决策树法训练最节约时间的是减少数。决策树模型因为其特征预处理简单、易于集成学习、良好的拟合能力及解释性，是应用最广泛的机器学习模型之一。决策树算法在决策领域有着广泛的应用，比如个人决策、公司管理决策等。

风险型决策方法有哪些

风险型决策包括收益矩阵、决策树、敏感性分析等方法，应用最广泛的是前两种。

【答案】：A、C、E是风险型决策的方法。这些方法包括决策收益表法、决策树分析法和敏感性分析等。在实际应用中，前两种方法使用得最为广泛。因此，正确答案是ACE。

【答案】：A，B，E 风险型决策是一种随机决策，主要有收益矩阵、决策树、敏感性分析等方法，应用最广泛的是前两种。

解决风险型决策问题常用的方法包括最小化风险决策方法、最大化期望价值决策方法、决策树分析决策方法、场景分析决策方法等。最小化风险决策方法 最小化风险决策方法是一种寻求最小化预期风险的方法。这种方法通常用于处理涉及财务和安全问题的决策。