决策树插件——TreePlan Excel plugin学习指导-526互联

决策树是一种常用的风险型决策工具，它能够帮助人们在不确定性和风险环境下做出合理的决策。决策树通过模拟决策过程，以树状结构呈现不同决策路径和结果，并通过计算风险与收益之间的权衡来选择最优的决策方案。决策树的优势在于它能够清晰地展示各种决策选项以及每个选项下可能的结果和概率，使决策者能够更好地理解和评估不同方案的优劣。此外，决策树还可以容易地处理多个变量之间的复杂关系，并且可以针对不同的目标进行定制，例如最小化风险、最大化收益或在两者之间寻求平衡。在风险管理领域，决策树被广泛应用于诸如投资组合优化、保险理赔、风险评估和项目决策等方面。在医学诊断、工程决策、市场营销等领域，决策树也发挥着重要作用。

一、决策树和期望值

案例：某企业拟开发新产品，现在有两个可行性方案需要决策。
方案一：开发新产品 A，需要追加投资 180 万元，经营期限为 5 年。此间，产品销路好每年可获利 170 万元；销路一般每年可获利 90 万元；销路差每年会亏损 6 万元。三种情况的概率分别为 30%，50%，20%。
方案二：开发新产品 B，需要追加投资 60 万元，经营期限为 4 年。此间，产品销路好每年可获利 100 万元；销路一般每年可获利 50 万元；销路差每年可获利 20 万元。三种情况的概率分别为 60%，30%，10%。
（1）画出决策树
（2）计算各点的期望值，并做出最优决策。
解：方案一：期望值=17030%5+9050%5-620%5=474 万元，净收益值 =474-180=294 万元。
方案二：期望值=10060%4+5060%4+2010%4=308 万元，，净收益值 =308-60=248 万元。
因 294>248,故选方案一。

二、决策树局限

决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。决策树的实现首先要有一些先验（已经知道结果的历史）数据做训练，通过分析训练数据得到每个属性对结果的影响的大小，这里我们通过一种叫做信息增益的理论去描述它，期间也涉及到熵的概念。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）。决策树具有下列优点：
（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。
决策树也有一些局限性。当问题涉及大量变量和复杂关系时，决策树可能变得非常复杂，并且容易出现过拟合的情况。为了解决这些问题，人们通常会采用剪枝技术和集成学习方法，如随机森林，来提高决策树的性能和稳定性。总的来说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。

三、EXCEL决策树插件

在 Excel 中，可以使用 "TreePlan" 插件来构建决策树模型。TreePlan 是 Excel 中一款流行的决策树插件，它可以帮助用户轻松地创建和可视化决策树模型。

以下是一些使用 TreePlan 插件创建决策树的基本步骤：
安装 TreePlan 插件：你需要下载并安装 TreePlan 插件。你可以在互联网上搜索 "TreePlan Excel plugin" 并从官方网站或其他可信来源下载安装文件。请确保你下载的版本与你的 Excel 版本兼容。
打开 Excel 并启用 TreePlan 插件：安装成功后，打开 Excel，你会在菜单栏或工具栏中看到 TreePlan 的图标或选项。如果找不到，请检查是否已正确安装插件，并根据需要启用它。
准备数据：将你要用于构建决策树模型的数据整理成一个 Excel 表格。确保数据包含预测变量（目标变量）和特征变量（用于预测的属性）。
打开 TreePlan 插件：点击 TreePlan 图标或选项来启动插件。插件将显示一个交互式界面，用于配置和构建决策树模型。
配置模型参数：在 TreePlan 界面中，你需要指定预测变量和特征变量，并选择分类或回归任务，具体取决于你的问题类型。根据问题的复杂性，你还可以调整一些参数，如树的最大深度、分割准则等。
构建决策树模型：确定好参数后，点击 "Build Tree" 或类似的按钮来构建决策树模型。TreePlan 将根据你的数据和配置生成决策树，并在 Excel 中展示出来。
分析和解释结果：查看生成的决策树模型，并分析每个节点的条件和分支，理解决策树是如何根据特征进行分类或预测的。
预测新数据：一旦你有了决策树模型，你可以使用新的数据样本进行预测。在 Excel 中，你可以输入新的特征值，然后使用决策树模型来预测相应的预测变量结果。

请注意，TreePlan 插件相对简单易用，适用于一些基本的场景。对于更复杂的机器学习任务和大规模数据，你可能需要考虑使用其他专业的机器学习工具和算法库，如Python中的Scikit-learn等。