[决策树DMT分析：制定项目决策]1．为什么使用决策树分析？当项目需要做出某种决策、选择某种解决方案或者确定是否存在某种风险时，决策树（decision making tree）提供了一种形象化的、基于数据分析和论证的科学方...+阅读
决策树分析法是通过决策树图形展示临床重要结局，明确思路，比较各种备选方案预期结果进行决策的方法。 决策树分析法通常有6个步骤。 第一步：明确决策问题，确定备选方案。对要解决的问题应该有清楚的界定，应该列出所有可能的备选方案。 第二步：绘出决策树图形。决策树用3种不同的符号分别表示决策结、机会结、结局结。决策结用图形符号如方框表示，放在决策树的左端，每个备选方案用从该结引出的]个臂（线条）表示；实施每一个备选方案时都司能发生一系列受机遇控制的机会事件，用图形符号圆圈表示，称为机会结，每一个机会结司以有多个直接结局，例如某种治疗方案有3个结局（治愈、改善、药物毒性致死），则机会结有3个臂。最终结局用图形符号如小三角形表示，称为结局结，总是放在决策树最右端。
从左至右机会结的顺序应该依照事件的时间先后关系而定。但不管机会结有多少个结局，从每个机会结引出的结局必须是互相排斥的状态，不能互相包容或交叉。 第三步：明确各种结局可能出现的概率。可以从文献中类似的病人去查找相关的概率，也可以从临床经验进行推测。所有这些概率都要在决策树上标示出来。在为每一个机会结发出的直接结局臂标记发生概率时，必须注意各概率相加之和必须为1.0。 第四步：对最终结局用适宜的效用值赋值。效用值是病人对健康状态偏好程度的测量，通常应用0-1的数字表示，一般最好的健康状态为1，死亡为0。有时可以用寿命年、质量调整寿命年表示。 第五步：计算每一种备远方案的期望值。计算期望值的方法是从＂树尖＂开始向＂树根＂的方向进行计算，将每一个机会结所有的结局效用值与其发生概率分别相乘，其总和为该机会结的期望效用值。
在每一个决策臂中，各机会结的期望效用值分别与其发生概率相乘，其总和为该决策方案的期望效用值，选择期望值最高的备选方案为决策方案。 第六步：应用敏感性试验对决策分析的结论进行测试。敏感分析的目的是测试决策分析结论的真实性。敏感分析要回答的问题是当概率及结局效用值等在一个合理的范围内变动时，决策分析的结论会不会改变。...
决策树树算法目前的应用场景有哪些
楼主的这个问题感觉范围比较广，个人的一点看法如下： 1 就决策树的这个算法而言，在非常多的行业都会有应用，是不是使用决策树进行挖掘分析个人认为还是要看具体的应用分析目标，广义点说任何一个行业都可能出现适合决策树的应用分析目标，比如：在用决策树进行用户分级评估的时候，凡是积累了一定量的客户资源和数据，涉及对自己行业客户进行深入分析的企业和分析者都可能具备使用决策树的条件。 2 一般来说决策树的应用用往往都是和某一应用分析目标和场景相关的，比如：金融行业可以用决策树做贷款风险评估，保险行业可以用决策树做险种推广预测，医疗行业可以用决策树生成辅助诊断处置模型等等，当一个决策树的应用分析目标和场景确定，那该应用分析目标和场景所处的行业也就自然成为了决策树的应用领域。
注：决策树作为一种数据分析挖掘的方法，可以为任何适合其分析思路和处理方式的应用分析目标和数据服务，所以关注其应用领域的同时，可以考虑更重点的关注适合其使用的应用分析目标和场景。
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