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  • 第1题:

    决策树更适合()。

    A.风险决策

    B.确定性决策

    C.非确定性决策

    D.程序化决策


    正确答案:A

  • 第2题:

    决策树分析法通常用决策树图表进行分析,根据下表的决策树分析法计算,图中机会节点的预期收益EMV分别是$90和$(69)(单位:万元)。

    A.160

    B.150

    C.140

    D.100


    正确答案:C
    预期货币价值(EMV)分析是当某些情况在未来可能发生、也可能不发生时,计算平均结果的一种统计方法(即不确定性下的分析)。机会的EMV通常表示为正值,而风险的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。这种技术经常在决策树分析中使用。在本题的决策树中,升级后面的机会节点的EMV=110*75%+30*25%=82.5+7.5=90所以开发后面的机会节点的EMV=200*75%-40*25%=150-10=140

  • 第3题:

    关于决策树的叙述中,错误的是()

    • A、决策树就是利用树型模型来描述决策分析问题,并直接在决策树图上进行决策分析的一种方法
    • B、在决策树中,节点包括决策节点、状态节点和结果节点
    • C、在决策树中,决策准则只能是益损期望值
    • D、需要经过多级决策才能完成的决策,可以用多级决策树来表示

    正确答案:C

  • 第4题:

    关于期望值方法和决策树,正确的说法有()。

    • A、决策树很易懂
    • B、期望值方法是一种计量决策方法
    • C、决策树是期望值方法的一种方法
    • D、决策树很直观
    • E、采用期望值法主要是为了减少结果的不可靠性

    正确答案:A,B,C,D,E

  • 第5题:

    什么是决策树?


    正确答案: 有时候一项决策的结果是分段产生的,后一阶段产生结果的概率,可能不同于前一阶段,另外,以后阶段的结果往往在很大程度上又取决于以前阶段的决策。这时,要正确进行今天的决策,就必须同时考虑将来不同阶段可能产生的结果,在这种复杂情况下,人们常使用决策树作为决策的工具。

  • 第6题:

    决策树的具体步骤是()。

    • A、计算期望值→画决策树→修枝选定方案
    • B、画决策树→计算期望值→修枝选定方案
    • C、计算期望值→修枝选定方案→画决策树
    • D、画决策树→修枝选定方案→计算期望值

    正确答案:B

  • 第7题:

    以下关于决策树的说法中,不正确的是()。

    • A、冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响
    • B、子数可能在决策树中重复多次
    • C、决策树算法对于噪声的干扰非常敏感
    • D、寻找最佳决策树是NP完全问题

    正确答案:C

  • 第8题:

    在决策树法中,决策树由( )组成

    • A、方块结点
    • B、圆形结点
    • C、方案枝
    • D、概率枝
    • E、期望值枝

    正确答案:A,B,C,D

  • 第9题:

    单选题
    决策树更适合()。
    A

    风险决策

    B

    确定性决策

    C

    非确定性决策


    正确答案: B
    解析: 暂无解析

  • 第10题:

    单选题
    决策树的具体步骤是()。
    A

    计算期望值→画决策树→修枝选定方案

    B

    画决策树→计算期望值→修枝选定方案

    C

    计算期望值→修枝选定方案→画决策树

    D

    画决策树→修枝选定方案→计算期望值


    正确答案: D
    解析: 暂无解析

  • 第11题:

    问答题
    什么是决策树技术?决策树对管理人员有何意义?

    正确答案: 决策树是对决策局面的一种图解。
    它是把各种备选方案、可能出现的自然状态及各种损益值简明的绘制在一张图表上,用决策树可以使决策问题形象化。决策树便于管理人员审度决策局面,分析决策过程,尤其对那些缺乏所需数学知识从而不能胜任运算的管理人员。
    解析: 暂无解析

  • 第12题:

    多选题
    关于期望值方法和决策树,正确的说法有()。
    A

    决策树很易懂

    B

    期望值方法是一种计量决策方法

    C

    决策树是期望值方法的一种方法

    D

    决策树很直观

    E

    采用期望值法主要是为了减少结果的不可靠性


    正确答案: C,B
    解析: 暂无解析

  • 第13题:

    决策树求解的次序是从决策树的末端或者说最右边开始。()

    此题为判断题(对,错)。


    参考答案:正确

  • 第14题:

    决策树分析法通常用决策树图表进行分析,根据下图的决策树分析法计算,图中机会节点的预期收益EMV分别是90和 ( ) (单位:万元)。

    A.160
    B.150
    C.140
    D.100

    答案:C
    解析:
    开发的预期收益是200 ? 75%+(-40)? 25%=140。

  • 第15题:

    简述决策树的构建。


    正确答案:1)属性的选择(很重要,一般要最大限度地增大样本集纯度)
    2)获得大小适合的决策树
    3)使用ID3等经典算法构建决策树

  • 第16题:

    应用决策树分析一个决策问题,常用的分析框架包括构造决策问题、构造决策树,以及()。

    • A、确定不确定事件及每个可能结果的概率
    • B、确定决策树最终分枝的数值
    • C、利用回溯方法求解决策树,确定最优策略的EMV
    • D、完成灵敏度分析

    正确答案:A,B,C,D

  • 第17题:

    决策树更适合()。

    • A、风险决策
    • B、确定性决策
    • C、非确定性决策

    正确答案:A

  • 第18题:

    下列有关项目决策树的说法正确的是()

    • A、决策树是一个从左至右展开的树状图
    • B、决策树只能进行单级决策分析
    • C、决策树分级越多,决策树图就会也复杂
    • D、决策树能够使项目管理者有步骤地进行决策
    • E、决策树可以把所有因素都考虑进去

    正确答案:A,C,D

  • 第19题:

    决策树


    正确答案: 所谓决策树就是一个类似流程图的树型结构,其中树的每个内部结点代表对一个属性(取值)的测试,其分支就代表测试的每个结果;而树的每个叶结点就代表一个类型。树的最高层结点就是根结点。

  • 第20题:

    什么是决策树技术?决策树对管理人员有何意义?


    正确答案: 决策树是对决策局面的一种图解。
    它是把各种备选方案、可能出现的自然状态及各种损益值简明的绘制在一张图表上,用决策树可以使决策问题形象化。决策树便于管理人员审度决策局面,分析决策过程,尤其对那些缺乏所需数学知识从而不能胜任运算的管理人员。

  • 第21题:

    问答题
    什么是决策树,它的构成要素是什么?画决策树的步骤是什么?

    正确答案: 决策树是树型决策法的基本结构模型,它由决策点、方案分枝、状态结点、概率分枝和结果点等要素构成。步骤:画出决策树,计算期望益损值,剪枝。
    解析: 暂无解析

  • 第22题:

    问答题
    IBLE决策树的表示形式是什么?比较IBLE决策树和ID3决策树有什么不同?

    正确答案: 决策规则树中非叶节点均为规则。规则表示为:
    特征:A1,A2,……,Am
    权值:W1,W2,…,Wm
    标准值:V1,V2,…,Vm
    阈值:Sp,Sn
    该规则可形式描述为:
    (1)sum:=0
    (2)对i:=1到m作:若(Ai)=Vi,则sum:=sum+wi
    (3)若sum<=Sn,则该例为N类
    (4)若sum>=Sp,则该例为P类
    (5)若Sn其中sum表示权和,(Ai)表示特征Ai的取值IBLE方法不同于ID3方法每次只选一个特征作为决策树的结点,而是选一组重要特征建立规则,作为决策树的节点。这样,用多个特征组合成规则的结点来鉴别实例,能够更有效地正确判别。
    解析: 暂无解析

  • 第23题:

    名词解释题
    决策树

    正确答案: “决策树”法就是把决策过程用树状图来表示。它的分析步骤是:①绘制决策树图;(4)计算收益期待值。计算各状态结点的收益值,将各分枝的收益值(或损失值)分别乘以各概率枝上的概率,最后将这些值相加,求出状态结点的期待收益值。
    解析: 暂无解析

  • 第24题:

    单选题
    以下哪项关于决策树的说法是错误的()
    A

    冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响

    B

    子树可能在决策树中重复多次

    C

    决策树算法对于噪声的干扰非常敏感

    D

    寻找最佳决策树是NP完全问题


    正确答案: A
    解析: 暂无解析