针对我说的问题请详细具体的画出决策树
时间: 2024-02-17 18:59:54 浏览: 18
好的,我会根据您的问题画出相应的决策树。假设您需要在两种不同的投资方案之间进行选择:方案A和方案B。对于每个方案,我们需要考虑两种可能的市场情况:好市场和差市场。下面是相应的决策树:
```
|—— 高收益(20%概率)
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|—— 中等收益(40%概率)
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|—— 低收益(40%概率)
好市场 ——|
|—— 高收益(10%概率)
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|—— 中等收益(20%概率)
|
|—— 低收益(70%概率)
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|—— 不投资(0收益)
差市场 ——|
|—— 不投资(0收益)
```
在好市场情况下,我们可以选择方案A或方案B,每个方案的期望收益如下:
- 方案A:0.2 * 100 + 0.4 * 50 + 0.4 * 0 = 40
- 方案B:0.2 * 80 + 0.4 * 60 + 0.4 * 20 = 48
因此,在好市场情况下,我们应该选择方案B。
在差市场情况下,我们不应该进行投资,因为任何方案都会带来负收益(收益小于投资成本)。
希望这个决策树能够帮助您更好地理解决策过程。
相关问题
请更加详细具体的画出决策树
好的,我将为您画出决策树。假设我们有三个可选方案:A、B、C。对于每个方案,我们需要在两种可能的市场需求状态下进行决策:高需求和低需求。下面是相应的决策树:
```
|—— 大厂房(20万元)
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|—— 小厂房(15万元)
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|—— 仓库(10万元)
高需求 ——|
|—— 大厂房(15万元)
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|—— 小厂房(10万元)
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|—— 仓库(5万元)
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|—— 不建设(0万元)
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|—— 不建设(0万元)
低需求 ——|
|—— 不建设(0万元)
|
|—— 不建设(0万元)
```
在高需求状态下,我们有三种可选方案:大厂房、小厂房和仓库。每个方案的期望收益如下:
- 大厂房:0.25 * 20 + 0.75 * 15 = 16.25万元
- 小厂房:0.25 * 15 + 0.75 * 10 = 11.25万元
- 仓库:0.25 * 10 + 0.75 * 5 = 6.25万元
因此,在高需求状态下,我们应该选择大厂房。
在低需求状态下,我们只有一种可选方案:不建设。因为在低需求状态下,任何方案都会带来负收益(收益小于建设成本),所以不建设是最优的选择。
希望这个决策树能够帮助您更好地理解决策过程。
python画出决策树图
要使用Python画出决策树图,你可以使用scikit-learn库中的plot_tree函数。 在你提供的代码中,使用了这个函数来绘制决策树图。这个函数需要传入一个已经训练好的决策树模型以及一些可选的参数,例如特征的名称、是否填充节点的颜色等。在示例代码中,使用了DecisionTreeClassifier来训练一个决策树模型,然后使用plot_tree函数来绘制决策树图。绘制的结果可以通过调用plt.show()显示出来。这样你就可以得到一个决策树图,可以用于可视化决策树的结构和判断过程。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>