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决策树在教学中的使用
在教学中的使用
决策树,影响性图表,应用函数以及其他的决策分析工具和方法主要的授课对象是学校里商业、健康经济学和公共卫生专业的本科生,属于运筹学和管理科学的范畴。

举例阐述
下面我们用例子来说明:

小王是一家著名高尔夫俱乐部的经理。但是他被雇员数量问题搞得心情十分不好。某些天好像所有人都来玩高尔夫,以至于所有员工都忙的团团转还是应付不过来,而有些天不知道什么原因却一个人也不来,俱乐部为雇员数量浪费了不少资金。

小王的目的是通过下周天气预报寻找什么时候人们会打高尔夫,以适时调整雇员数量。因此首先他必须了解人们决定是否打球的原因。

在2周时间内我们得到以下记录:

天气状况有晴,云和雨;气温用华氏温度表示;相对湿度用百分比;还有有无风。当然还有顾客是不是在这些日子光顾俱乐部。最终他得到了14行5列的数据表格。

决策树是一个有向无环图。根结点代表所有数据。分类树算法可以通过变量outlook,找出最好地解释非独立变量play(打高尔夫的人)的方法。变量outlook的范畴被划分为以下三个组:

晴天,多云天和雨天。

我们得出第一个结论:如果天气是多云,人们总是选择玩高尔夫,而只有少数很着迷的甚至在雨天也会玩。

接下来我们把晴天组的分为两部分,我们发现顾客不喜欢湿度高于70%的天气。最终我们还发现,如果雨天还有风的话,就不会有人打了。

这就通过分类树给出了一个解决方案。小王(老板)在晴天,潮湿的天气或者刮风的雨天解雇了大部分员工,因为这种天气不会有人打高尔夫。而其他的天气会有很多人打高尔夫,因此可以雇用一些临时员工来工作。