工艺参数关键性决策树
工艺参数关键性决策树
风险评估在商业化控制策略开发中扮演了重要的角色。风险评估是在生命周期第一阶段的几个点上由跨学科团队实施的并分属于不同目标。风险评估工具提供了一个结构化的方式记录与风险评估的结果相关的数据和理由，并成为工艺研发历史记录的一部分。在工艺验证第一阶段通过质量风险评估初步识别关键质量属性。初始质量风险评估是识别对产品质量或工艺性能影响最大的工艺输入参数变量分析的原因和影响类型。这个评估主要是基于已有知识或早期开发工作，评估结果为下述工艺表征研究提供基础。了解工艺参数变化的影响和应用适当的控制是商业控制策略开发的基本要素。ICH Q8 （R2）定义关键工艺参数（CPP ）为：“对CQA 有影响的可变的参数，因此应该被监测或控制以保证该工艺产生预期的质量” （3）。根据对工艺的影响，工艺参数可以被进一步分类。在某些情况下，工艺性能的控制和监控是作为确保控制状态的协调一致的附加的方法。试验上显示对工艺性能有影响的工艺参数可以分类为重要工艺参数（KPP）。KPPs 可以影响工艺性能属性（如在细胞培养过程中的抗体滴度或下游纯化产量），但不影响产品关键质量属性。在某些工艺中，识别和适当控制KPPs 是有用的，因为工艺性能措施可能是证明批内一致性的一个重要方法。然而除了普遍
认可的ICH Q8 ( R2 )对关键工艺参数的定义工艺参数命名
不是标准化的并且方法可能也会有所不同。由于这个原因，在组织内参数命名的定义必须清楚地记录并理解。在整个工艺验证生命周期中参数命名的定义应保持一致。下图中提供了一个指导结合质量风险评估进行参数命名的决策树的例子。决策树有助于将工艺参数分类为关键、重要或非重要。决策制定工具可以帮助参与者形成共识并有利于提高决策过程的一致性以及作为风险评估过程一部分的理由的一致性的文件。决策树可以用于来源于工艺表征研究的支持数据前后的风险评估。参数或属性：工艺变量可以是单元操作的输出和对另一单元的输入。对一个给定的单元操作，初步建立作为基于直接可控制的参数或属性的每个变量。是—直接可控制的工艺输入参数理论上对工艺可变性有贡献。否—不能直接控制的工艺输出是被监测的属性，可能是指示工艺性能或产品质量的。工艺参数：对关键质量属性的潜在影响。是—如果怀疑有影响或数据显示参数的变化可能影响一个CQA，参数被指定为一个CPP。尽管参数可能一开始分类为一个CPP ，来自工艺表征中执行的稳健性研究的数据可能显示尽管参数有夸张的变化但CQA 不是有影响的。在这样的情况下，第二次风险评估可以改变对非CPP 的评估。否—参数为非关键工艺参数并进一步评价。非关键工艺参数：如果超过规定的范围运行，潜在影响工艺性能或一致性。是
—参数指定为重要工艺参数（KPP ）。否—在较宽的范围参数对工艺无影响。参数被指定为非重要工艺参数（非KPP ）
R语言-决策树算法知识讲解
R语言-决策树算法
决策树算法 决策树定义 首先，我们来谈谈什么是决策树。我们还是以鸢尾花为例子来说明这个问题。 观察上图，我们判决鸢尾花的思考过程可以这么来描述：花瓣的长度小于 2.4cm的是setosa(图中绿色的分类)，长度大于1cm的呢?我们通过宽度来判别，宽度小于1.8cm的是versicolor(图中红色的分类)，其余的就是 virginica(图中黑色的分类) 我们用图形来形象的展示我们的思考过程便得到了这么一棵决策树： 这种从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习, 通俗点说就是决策树，说白了，这是一种依托于分类、训练上的预测树，根据已知预测、归类未来。 前面我们介绍的k-近邻算法也可以完成很多分类任务，但是他的缺点就是含义不清，说不清数据的内在逻辑，而决策树则很好地解决了这个问题，他十分好理解。从存储的角度来说，决策树解放了存储训练集的空间，毕竟与一棵树的存储空间相比，训练集的存储需求空间太大了。 决策树的构建 一、KD3的想法与实现 下面我们就要来解决一个很重要的问题：如何构造一棵决策树?这涉及十分有趣的细节。 先说说构造的基本步骤，一般来说，决策树的构造主要由两个阶段组成:第一阶段，生成树阶段。选取部分受训数据建立决策树，决策树是按广度优先建立直到每个叶节点包括相同的类标记为止。第二阶段，决策树修剪阶段。用剩余数据检验决策树，如果所建立的决策树不能正确回答所研究的问题，我们要对决策树进行修剪直到建立一棵正确的决策树。这样在决策树每个内部节点处进行属性值的比较，在叶节点得到结论。从根节点到叶节点的一条路径就对应着一条规则，整棵决策树就对应着一组表达式规则。 问题：我们如何确定起决定作用的划分变量。 我还是用鸢尾花的例子来说这个问题思考的必要性。使用不同的思考方式，我们不难发现下面的决策树也是可以把鸢尾花分成3类的。 为了找到决定性特征，划分出最佳结果，我们必须认真评估每个特征。通常划分的办法为信息增益和基尼不纯指数，对应的算法为C4.5和CART。 关于信息增益和熵的定义烦请参阅百度百科，这里不再赘述。 直接给出计算熵与信息增益的R代码：
遥感复习重点讲解
名词概念 遥感广义：泛指一切无接触的远距离探测，包括对电磁场、力场、机械波（声波、地震波）等的探测。 定义：是从远处探测感知物体，也就是不直接接触物体，从远处通过探测仪器接收来自目标地物的电磁波信息，经过对信息的处理，判别出目标地物的属性。 遥感平台 :搭载传感器的载体。 传感器 :收集、探测、记录地物电磁波辐射信息的工具，是遥感技术系统中数据获取的关键设备。 遥感过程 :遥感信息的获取、传输、处理、及其判读分析和应用的全过程。 空间分辨率 :又可称地面分辨率，前者就记录的图像而言，后者就地表而言，其意义相同。能够详细区分最小单元的尺寸或大小，直接影响图像质量 与清晰度。 像元:是将地面信息离散化而形成的网格单元，单位为米(m)。 辐射畸变: 当太阳辐射相同时，图像上像元亮度值的差异直接反映了地物目标光谱反射率的差异。但实际测量时，辐射强度值还收到其他因素的影响而 发生改变。这一改变的部分就是需要改变的部分，故称为辐射校正。 几何畸变 :遥感图像在获取过程中由于多种原因导致景物中目标物相对位置的坐标关系图像中发生变化。（几何位置上发生诸如行列不均匀、像元大小 与地面大小对应不准确、地物形状不规则变化等畸变） 电磁波谱: 按电磁波波长的长短，依次排列制成的一个连续的带谱叫电磁波谱。绝对黑体: 如果一个物体对于任何波长的电磁辐射都全部吸收，则这个物体是绝对黑体。 大气窗口 :由于大气层的反射、散射和吸收作用，使得太阳辐射的各波段受到衰减的作用轻重不同，因而各波段的透射率也各不相同。我们就把受到大 气衰减作用较轻、透射率较高的波段叫大气窗口。 反射率 :地物的反射能量与入射总能量的比。 扫描成像 :是依靠探测元件和扫描镜头对目标地物以瞬时视场为单位进行的逐点、逐行取样，以得到目标地物电磁辐射特性信息，形成一定谱段的 图像。 摄影成像 瞬时视场角 :瞬时视场(IFOV)，指遥感器内单个探测元件的受光角度或观测视野，单位为毫弧度(mrad)。IFOV越小，最小可分辨单元(可分像素)越小， 空间分辨率越高。 趋肤深度 :电磁波通过介质时，部分被吸收，强度要衰减。故将电磁波振幅减少1/e倍（37%）的穿透深度定义为趋肤深度H 色调 :地物电磁辐射能量在像片上的模拟记录，在黑白像片上表现为灰度，在彩色像上表现为色彩。 饱和度:（彩度、纯度、色度）指彩色的纯净程度，即彩色相对于光谱色的纯洁度。亮度（明度、光度）指色彩本身的明暗程度。 主成分分析 :是设法将原来众多具有一定相关性（比如P个指标），重新组合成
代价敏感决策树讲解
用于欺诈检测的一种代价敏感决策树方法 Yusuf Sahin a, Serol Bulkan b, Ekrem Duman c a Department of Electrical & Electronics Engineering, Marmara University, Kadikoy, 34722 Istanbul, Turkey b Department of Industrial Engineering, Marmara University, Kadikoy, 34722 Istanbul, Turkey c Department of Industrial Engineering, Ozyegin, Cekmekoy, 34794 Istanbul, Turkey 关键词：代价敏感建模信用卡欺诈检测决策树分类可变误分类代价 摘要：随着信息技术的发展，欺诈行为遍布世界各地，这导致了巨大的经济损失。虽然诸如CHIP&PIN等欺诈预防机制已经被开发应用于信用卡系统，但这些机制并不能阻止一些最常见的欺诈类型，比如在虚拟POS机上的信用卡欺诈使用，或者是所谓的在线信用卡欺诈邮购。所以，欺诈检测成为了一种必不可少的工具，并且可能是阻止此类欺诈类型的最佳方法。在此次研究中，提出了一种全新的代价敏感决策树方法，它将在每个非叶节点选择分裂属性时最小化误分类代价之和，其在现实世界信用卡数据集上的性能可以与那些众所周知的传统分类模型相比较。在这种分类方法中，误分类代价将取不同的值。结果表明，在给定的问题集上使用已知的性能指标，比如准确度和真阳性率，此代价敏感决策树算法胜过现有公知的方法，而且针对特定的信用卡欺诈检测领域，还新定义了一种代价敏感指标。因此，通过在欺诈检测系统中实施该方法，可以更好的减少由于欺诈交易造成的金融损失。 1.引言 欺诈可以被定义为为了取得财务或个人利益的非法或刑事欺骗。两种避免由于诈骗活动导致欺诈和损失的机制是欺诈预防以及欺诈检测系统。欺诈预防是以防止欺诈行为发生为目标的主动机制。欺诈检测系统在诈骗者越过欺诈预防系统并且开始一个欺诈交易时发挥作用。有关欺诈领域以及检测技术的综述可以在Bolton and Hand (2002), Kou, Lu, Sirwongwattana, and Huang (2004), Phua, Lee, Smith, and Gayler (2005), Sahin and Duman (2010)的研究中找到。其中最知名的欺诈领域是信用卡系统。可以通过许多方法进行信用卡欺诈，如简单盗窃，申请欺诈，伪造卡片，从未达卡问题（NRI）以及在线诈骗（在持卡人不存在的情况下）。在网络诈骗中，交易是通过远程完成的，并且只需要信用卡信息。由于网络的国际可用性和易用性，用户可以在互联网交易中隐藏自身位置以及身份，所以通过该媒介发生的欺诈行为正在快速增长。 信用卡欺诈检测有很多以前已经完成的研究。关于信用卡系统以及欺诈领域非技术性知识的一般背景可以分别从Hanagandi, Dhar, and Buescher (1996) and Hand and Blunt (2001)学习。在这个领域中，最常用的欺诈检测方法有规则归纳技术，决策树，人工神经网络（ANN），支持向量机（SVM），逻辑回归以及诸如遗传算法的启发式算法。这些技术可以单独使用，也可以通过集成以及元学习技术协同使用来构建分类器。大多数信用卡欺诈检测系统在使用监督算法，比如神经网络（Brause, Langsdorf, & Hepp, 1999; Dorronsoro, Ginel, Sanchez, & Cruz, 1997; Juszczak, Adams, Hand, Whitrow, & Weston, 2008; Quah & Sriganesh, 2008; Schindeler, 2006; Shen, Tong, & Deng, 2007; Stolfo, Fan, Lee, Prodromidis, & Chan, 1997; Stolfo, Fan, Lee, Prodromidis, & Chan, 1999; Syeda, Zhang, & Pan, 2002; Prodromidis, Chan, & Stolfo, 2000），ID3、C4.5和C&RT一类的决策树技术（Chen, Chiu, Huang, & Chen, 2004; Chen, Luo, Liang, & Lee, 2005;Mena, 2003;
【项目管理知识】决策树(DMT)分析：制定项目决策
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（decisionmakingtree）提供了一种形象化的、基于数据分析和论证的科学方法，这种方法通过严密地逻辑推导和逐级逼近地数据计算，从决策点开始，按照所分析问题的各种发展的可能性不断产生分枝，并确定每个分支发生的可能性大小以及发生后导致的货币价值多少，计算出各分枝的损益期望值，然后根据期望值中者（如求极小，则为小者）作为选择的依据，从而为确定项目、选择方案或分析风险做出理性而科学的决策。 2．决策树分析有哪些作用？ 决策树分析清楚显示出项目所有可供选择的行动方案，行动方案之间的关系，行动方案的后果，后果发生的概率，以及每种方案的损益期望值； 使纷繁复杂的决策问题变得简单、明了，并且有理有据； 用数据说话，形成科学的决策，避免单纯凭经验、凭想象而导致的决策上的失误。 3．怎么用？ (1)决策树包含了决策点，通常用方格或方块表示，在该点表示决策者必须做出某种选择；机会点，用圆圈表示，通常表示有机会存在。先画一个方框作为出发点，叫做决策点； (2)从决策点向右引出若干条支线（树枝线），每条支线代表一个方案，叫做方案枝；
(3)在每个方案枝的末端画一个圆圈，叫做状态点； (4)估计每个方案发生的概率，并把它注明在在该种方案的分支上，称为概率枝； (5)估计每个方案发生后产生的损益值,收益用正值表示,损失用负值表示； (6)计算每个方案的期望价值，期望价值=损益值x该方案的概率； (7)如果问题只需要一级决策，在概率枝末端画△表示终点，并写上各个自然状态的损益值； (8)如果是多级决策，则用决策点□代替终点△重复上述步骤继续画出决策树。 (9)计算决策期望值，决策期望值=由此决策而发生的所有方案期望价值之和；
决策树分析法
决策树分析法 决策树分析法，是将构成决策方案的有关因素，以树状图形的方式表现出来，并据以分析和选择决策方案的一种系统分析法。它以损益值为依据。该方法特别 适于分析比较复杂的问题。 （1）决策树的构成 由决策结点“口”、方案枝、状态结点“O”和概率支构成。 （2）决策步骤 决策树分析法的程序主要包括以下步骤： ①绘制决策树图形，按上述要求由左向右顺序展开。 ②计算每个结点的期望值，计算公式为： 状态结点的期望值=Σ（损益值×概率值）×经营年限 ③剪枝，即进行方案的选优。 方案净效果=该方案状态结点的期望值-该方案投资额例如，某企业为了扩大某产品的生产，拟建设新厂。据市场预测，产品销路好的概率为0．7，销路差的概率为0．3。有三种方案可供企业选择： 方案1：新建大厂，需投资300万元。据初步估计，销路好时，每年可获利100万元；销路差时，每年亏损20万元。服务期为10年。 方案2：新建小厂，需投资140万元。销路好时，每年可获利40万元，销路差时，每年仍可获利30万元。服务期为10年。 方案3：先建小厂，3年后销路好时再扩建，需追加投资200万元，服务期 为7年，估计每年获利95万元。 问：哪种方案最好? 方案1（结点①）的期望收益为：[0．7×100+0．3×（-20）]×10-300=340 （万元） 方案2（结点②）的期望收益为：（0．7×40+0．3×30）×10-140=230（万 元） 至于方案3，由于结点④的期望收益465（95×7-200）万元大于结点⑤的期望收益280（40×7）万元，所以销路好时，扩建比不扩建好。方案3（结点③）
的期望收益为：（0．7×40×3+0．7×465+0．3×30×10）-140=359．5（万元）计算结果表明，在三种方案中，方案3最好。 【例题·单选题】以下不属于决策树构成的是（）。 A．决策结点 B．方案枝 C．状态结点 D．判断枝 答案：D
人工智能实验报告天气决策树解读
昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 （201 —201 学年第 1 学期） 课程名称：人工智能开课实验室：年月日 一、上机目的及内容 1.上机内容 根据下列给定的14个数据,运用Information Gain构造一个天气决策树。
（1）学习用Information Gain构造决策树的方法； （2）在给定的例子上，构造出正确的决策树； （3）理解并掌握构造决策树的技术要点。 二、实验原理及基本技术路线图（方框原理图或程序流程图） （1）设计并实现程序，构造出正确的决策树； （2）对所设计的算法采用大O符号进行时间复杂性和空间复杂性分析； 程序流程图：
三、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等或使用软件） 1台PC及VISUAL C++6.0软件 四、实验方法、步骤（或：程序代码或操作过程） 源程序见同一文件夹下工程jueceshu。 以下为部分程序代码: DataPoint processLine(std::string const& sLine) { std::istringstream isLine(sLine, std::istringstream::in); std::vector
如何运用决策树进行分类分析
如何运用决策树进行分类分析 前面我们讲到了聚类分析的基本方法，这次我们来讲讲分类分析的方法。 所谓分类分析，就是基于响应，找出更好区分响应的识别模式。分类分析的方法很多，一般而言，当你的响应为分类变量时，我们就可以使用各种机器学习的方法来进行分类的模式识别工作，而决策树就是一类最为常见的机器学习的分类算法。 决策树，顾名思义，是基于树结构来进行决策的，它采用自顶向下的贪婪算法，在每个结点选择分类的效果最好的属性对样本进行分类，然后继续这一过程，直到这棵树能准确地分类训练样本或所有的属性都已被使用过。 建造好决策树以后，我们就可以使用决策树对新的事例进行分类。我们以一个生活小案例来说什么是决策树。例如，当一位女士来决定是否同男士进行约会的时候，她面临的问题是“什么样的男士是适合我的，是我值得花时间去见面再进行深入了解的？” 这个时候，我们找到了一些女生约会对象的相关属性信息，例如，年龄、长相、收入等等，然后通过构建决策树，层层分析，最终得到女士愿意去近一步约会的男士的标准。 图：利用决策树确定约会对象的条件
接下来，我们来看看这个决策的过程什么样的。 那么，问题来了，怎样才能产生一棵关于确定约会对象的决策树呢？在构造决策树的过程中，我们希望决策树的每一个分支结点所包含的样本尽可能属于同一类别，即结点的”纯度”（Purity ）越来越高。 信息熵（Information Entropy ）是我们度量样本集合纯度的最常见指标，假定当前样本集合中第K 类样本所占的比例为P k ，则该样本集合的信息熵为： Ent (D )=?∑p k |y| k=1 log 2p k 有了这个结点的信息熵，我们接下来就要在这个结点上对决策树进行裁剪。当我们选择了某一个属性对该结点，使用该属性将这个结点分成了2类，此时裁剪出来的样本集为D 1和D 2， 然后我们根据样本数量的大小，对这两个裁剪点赋予权重|D 1||D|?，|D 2||D|?，最后我们就 可以得出在这个结点裁剪这个属性所获得的信息增益（Information Gain ） Gain(D ，a)=Ent (D )?∑|D V ||D |2 v=1Ent(D V ) 在一个结点的裁剪过程中，出现信息增益最大的属性就是最佳的裁剪点，因为在这个属性上，我们获得了最大的信息增益，即信息纯度提升的最大。 其实，决策树不仅可以帮助我们提高生活的质量，更可以提高产品的质量。 例如，我们下表是一组产品最终是否被质检接受的数据，这组数据共有90个样本量，数据的响应量为接受或拒绝，则|y|=2。在我们还没有对数据进行裁剪时，结点包含全部的样本量，其中接受占比为p 1= 7690，拒绝占比为p 2=1490，此时，该结点的信息熵为： Ent (D )=?∑p k |y|k=1log 2p k =-（7690log 27690+1490log 21490）=0.6235
完整word版,决策树算法总结
决策树研发二部
目录 1. 算法介绍 (1) 1.1.分支节点选取 (1) 1.2.构建树 (3) 1.3.剪枝 (10) 2. sk-learn中的使用 (12) 3. sk-learn中源码分析 (13)
1.算法介绍 决策树算法是机器学习中的经典算法之一，既可以作为分类算法，也可以作为回归算法。决策树算法又被发展出很多不同的版本，按照时间上分，目前主要包括，ID3、C4.5和CART版本算法。其中ID3版本的决策树算法是最早出现的，可以用来做分类算法。C4.5是针对ID3的不足出现的优化版本，也用来做分类。CART也是针对ID3优化出现的，既可以做分类，可以做回归。 决策树算法的本质其实很类似我们的if-elseif-else语句，通过条件作为分支依据，最终的数学模型就是一颗树。不过在决策树算法中我们需要重点考虑选取分支条件的理由，以及谁先判断谁后判断，包括最后对过拟合的处理，也就是剪枝。这是我们之前写if语句时不会考虑的问题。 决策树算法主要分为以下3个步骤： 1.分支节点选取 2.构建树 3.剪枝 1.1.分支节点选取 分支节点选取，也就是寻找分支节点的最优解。既然要寻找最优，那么必须要有一个衡量标准，也就是需要量化这个优劣性。常用的衡量指标有熵和基尼系数。 熵：熵用来表示信息的混乱程度，值越大表示越混乱，包含的信息量也就越多。比如，A班有10个男生1个女生，B班有5个男生5个女生，那么B班的熵值就比A班大，也就是B班信息越混乱。 基尼系数：同上，也可以作为信息混乱程度的衡量指标。
有了量化指标后，就可以衡量使用某个分支条件前后，信息混乱程度的收敛效果了。使用分支前的混乱程度，减去分支后的混乱程度，结果越大，表示效果越好。 #计算熵值 def entropy(dataSet): tNum = len(dataSet) print(tNum) #用来保存标签对应的个数的，比如,男：6，女：5 labels = {} for node in dataSet: curL = node[-1] #获取标签 if curL not in labels.keys(): labels[curL] = 0 #如果没有记录过该种标签，就记录并初始化为0 labels[curL] += 1 #将标签记录个数加1 #此时labels中保存了所有标签和对应的个数 res = 0 #计算公式为-p*logp，p为标签出现概率 for node in labels: p = float(labels[node]) / tNum res -= p * log(p, 2) return res #计算基尼系数 def gini(dataSet): tNum = len(dataSet) print(tNum) # 用来保存标签对应的个数的，比如,男：6，女：5 labels = {} for node in dataSet: curL = node[-1] # 获取标签 if curL not in labels.keys(): labels[curL] = 0 # 如果没有记录过该种标签，就记录并初始化为0 labels[curL] += 1 # 将标签记录个数加1 # 此时labels中保存了所有标签和对应的个数 res = 1
代价敏感决策树讲解
用于欺诈检测的一种代价敏感决策树方法 cba Yusuf Sahin , Serol Bulkan , Ekrem Duman a Kadikoy, Engineering, Marmara University, Department of Electrical & Electronics 34722 Istanbul, Turkey b Istanbul, University, Kadikoy, 34722 Department of Industrial Engineering, Marmara Turkey c Department of Industrial Engineering, Ozyegin, Cekmekoy, 34794 Istanbul, Turkey 可变误分类代价信用卡欺诈检测决策树分类关键词：代价敏感建模虽然诸如摘要：随着信息技术的发展，欺诈行为遍布世界各地，这导致了巨大的经济损失。等欺诈预防机制已经被开发应用于信用卡系统，但这些机制并不能阻止一些最常CHIP&PIN或者是所谓的在线信用卡欺诈邮购。POS机上的信用卡欺诈使用，见的欺诈类型，比如在虚拟在欺诈检测成为了一种必不可少的工具，并且可能是阻止此类欺诈类型的最佳方法。所以，它将在每个非叶节点选择分裂属性时此次研究中，提出了一种全新的代价敏感决策树方法，其在现实世界信用卡数据集上的性能可以与那些众所周知的传统分最小化误分类代价之和，在给定的问题集误分类代价将取不同的值。结果表明，类模型相比较。在这种分类方法中，此代价敏感决策树算法胜过现有公知的方比如准确度和真阳性率，上使用已知的性能指标，通过在欺因此，法，而且针对特定的信用卡欺诈检测领域，还新定义了一种代价敏感指标。诈检测系统中实施该方法，可以更好的减少由于欺诈交易造成的金融损失。 信用卡欺诈检测有很多以前已经完成引言1.关于信用卡系统以及欺诈领域非技的研究。Hanagandi, 术性知识的一般背景可以分别从欺诈可以被定义为为了取得财务或个Dhar, and Buescher (1996) and Hand and 两种避免由于诈人利益的非法或刑事欺骗。学习。在这个领域中，最常用(2001)骗活动导致欺诈和损失的机制是欺诈预防Blunt 的欺诈检测方法有规则归纳技术，决策树，以及欺诈检测系统。欺诈预防是以防止欺诈，），支持向量机（SVM）行为发生为目标的主动机制。欺诈检测系统人工神经网络（ANN逻辑回归以及诸如遗传算法的启发式算法。在诈骗者越过欺诈预防系统并且开始一个也可以通过集成以欺诈交易时发挥作用。有关欺诈领域以及检这些技术可以单独使用，大多and Hand 及元学习技术协同使用来构建分类器。的综述可以在Bolton 测技术比and 数信用卡欺诈检测系统在使用监督算法，(2002), Kou, Lu, Sirwongwattana, Brause, Langsdorf, & Hepp, and 如神经网络（Huang (2004), Phua, Lee, Smith, Cruz, & Gayler (2005), Sahin and Duman (2010)1999; Dorronsoro, Ginel, Sanchez, & Whitrow, 1997; Juszczak, Adams, Hand, 的研究中找到。其中最知名的欺诈领域是信Weston, 2008; Quah & Sriganesh, 2008; 用卡系统。可以通过许多方法进行信用卡欺Schindeler, 2006; Shen, Tong, & Deng, 诈，如简单盗窃，申请欺诈，伪造卡片，从2007; Stolfo, Fan, Lee, Prodromidis, & 未达卡问题（NRI）以及在线诈骗（在持卡Lee, 1997; Stolfo, Fan, 人不存在的情况下）。在网络诈骗中，交易Chan, Zhang, 1999; Syeda, 是通过远程完成的，并且只需要信用卡信Prodromidis, & Chan,
决策树方法讲解
一、科学经营决策方法 一般分为定性决策方法和定量决策方法。 一、定性决策方法 定性决策方法，也称主观决策法。定性决策方法主要有：头脑风暴法、德尔菲法、名义小组技术和淘汰法。（掌握） （一）头脑风暴法（掌握）——又称为思维共振法 在典型的头脑风暴法会议中，决策者以一种明确的方式向所有参与者阐明问题，使参与者在完全不受约束的条件下，敞开思路，畅所欲言。在提出方案的过程中，不允许任何批评。 对预测有很高的价值。其缺点和弊端——受心理因素影响较大，易屈服于权威或大多数人的意见，而忽视少数派的意见。 （二）德尔菲法（掌握） 由美国著名的兰德公司首创并用于预测和决策的方法。该法采用匿名方式征询专家意见，进行决策。 运用德尔菲法的关键在于：第一，选择好专家；第二，决定适当的专家人数，一般10～50人较好；第三，拟订好意见征询表。 （三）名义小组技术（熟悉） 在集体决策中，如对问题的性质不完全了解并且意见分歧严重，可采用名义小组技术。其特点是背靠背，独立思考。 由小组成员对提出的全部观点或方案进行投票，根据投票结果，确定最终的决策方案。但企业决策者最后仍有权决定是接受还是拒绝这一方案。 （四）淘汰法（熟悉） 即先根据一定条件和标准，把全部备选方法筛选一遍，把达不到要求的方案淘汰掉，以达到缩小选择范围的目的。淘汰的方法有： （1）规定最低满意度，达不到满意度的方案予以淘汰。 （2）规定约束条件。 （3）根据目标主次筛选方案。 二、定量决策方法 定量决策方法是利用数学模型进行优选决策方案的决策方法。 定量决策方法一般分为确定型决策、风险型决策和不确定型决策三类。（掌握）（一）确定型决策方法 确定型决策方法是指在稳定可控条件下进行决策，只要满足数学模型的前提条件，模型就给出确定的结果。 确定性决策方法的构成：线性规划法和盈亏平衡点法。 1.线性规划法（熟悉） 线性规划是在线性等式或不等式的约束条件下，求解线性目标函数的最大值或最小值的方法。 运用线性规划建立数学模型的步骤是：（1）确定影响目标的变量；（2）列出目标函数方程；（3）找出实现目标的约束条件；（4）找出使目标函数达到最优的可行解，即为该线性规划的最优解。 某企业生产两种产品，A产品每台利润l00元，B产品每台利润l80元，有关生产资料如下表所示，试求企业利润最大时两种产品的产量。 A、B产品生产用料
决策树分类的定义以及优缺点 (1)
决策树分类 决策树（Decision Tree）又称为判定树，是运用于分类的一种树结构。其中的每个内部结点（internal node）代表对某个属性的一次测试，每条边代表一个测试结果，叶结点（leaf）代表某个类（class）或者类的分布（class distribution），最上面的结点是根结点。决策树分为分类树和回归树两种，分类树对离散变量做决策树，回归树对连续变量做决策树。 构造决策树是采用自上而下的递归构造方法。决策树构造的结果是一棵二叉或多叉树，它的输入是一组带有类别标记的训练数据。二叉树的内部结点（非叶结点）一般表示为一个逻辑判断，如形式为(a = b)的逻辑判断，其中a 是属性，b是该属性的某个属性值；树的边是逻辑判断的分支结果。多叉树（ID3）的内部结点是属性，边是该属性的所有取值，有几个属性值，就有几条边。树的叶结点都是类别标记。 使用决策树进行分类分为两步： 第1步：利用训练集建立并精化一棵决策树，建立决策树模型。这个过程实际上是一个从数据中获取知识，进行机器学习的过程。 第2步：利用生成完毕的决策树对输入数据进行分类。对输入的记录，从根结点依次测试记录的属性值，直到到达某个叶结点，从而找到该记录所在的类。 问题的关键是建立一棵决策树。这个过程通常分为两个阶段： (1) 建树（Tree Building）：决策树建树算法见下，可以看得出，这是一个递归的过程，最终将得到一棵树。 (2) 剪枝（Tree Pruning）：剪枝是目的是降低由于训练集存在噪声而产生的起伏。 决策树方法的评价。 优点 与其他分类算法相比决策树有如下优点： (1) 速度快：计算量相对较小，且容易转化成分类规则。只要沿着树根向下一直走到叶，沿途的分裂条件就能够唯一确定一条分类的谓词。 (2) 准确性高：挖掘出的分类规则准确性高，便于理解，决策树可以清晰的显示哪些字段比较重要。 缺点 一般决策树的劣势： (1) 缺乏伸缩性：由于进行深度优先搜索，所以算法受内存大小限制，难于处理大训练集。一个例子：在Irvine机器学习知识库中，最大可以允许的数据集仅仅为700KB，2000条记录。而现代的数据仓库动辄存储几个G-Bytes的海量数据。用以前的方法是显然不行的。
斯坦福探索深度神经网络可解释性 决策树是关键
斯坦福探索深度神经网络可解释性决策树是关键 深度学习的热潮还在不断涌动，神经网络再次成为业界人士特别关注的问题，AI 的未来大有可期，而深度学习正在影响我们的日常生活。近日斯坦福大学给我们分享咯一则他对深度神经网络可解释性的探索的论文，我们去看看他是如理解的吧！ 近日，斯坦福大学计算机科学博士生Mike Wu 发表博客介绍了他对深度神经网络可解释性的探索，主要提到了树正则化。其论文《Beyond Sparsity：Tree RegularizaTIon of Deep Models for Interpretability》已被AAAI 2018 接收。 近年来，深度学习迅速成为业界、学界的重要工具。神经网络再次成为解决图像识别、语音识别、文本翻译以及其他困难问题的先进技术。去年十月，Deepmind 发布了AlphaGo 的更强版本，从头开始训练即可打败最优秀的人类选手和机器人，表明AI 的未来大有可期。在业界，Facebook、谷歌等公司将深度网络集成在计算pipeline 中，从而依赖算法处理每天数十亿比特的数据。创业公司，如Spring、Babylon Health 正在使用类似的方法来颠覆医疗领域。深度学习正在影响我们的日常生活。 但是深度学习是一个黑箱。我第一次听说它时，就对其工作原理非常费解。几年过去了，我仍然在探索合理的答案。尝试解释现代神经网络很难，但是至关重要。如果我们打算依赖深度学习制造新的AI、处理敏感的用户数据，或者开药，那么我们必须理解这些模型的工作原理。 很幸运，学界人士也提出了很多对深度学习的理解。以下是几个近期论文示例： Grad-Cam（Selvaraju et. al. 2017）：使用最后卷积层的梯度生成热力图，突出显示输入图像中的重要像素用于分类。 LIME（Ribeiro et. al. 2016）：使用稀疏线性模型（可轻松识别重要特征）逼近DNN 的预测。 特征可视化（Olah 2017）：对于带有随机噪声的图像，优化像素来激活训练的DNN 中的特定神经元，进而可视化神经元学到的内容。 Loss Landscape（Li et. al. 2017）：可视化DNN 尝试最小化的非凸损失函数，查看架构／
用决策树法进行方案优选
用决策树法进行方案优选 期望值决策方法，除用决策益损表分析外，也可采用决策树法进行分析，这种决策方法的思路如树枝形状，所以，称为决策树。 （1）决策树的结构。决策树是以方块和圆点作为结点，并由直线连接而形成一种树枝状结构，图中符号说明如下： □——表示决策结点，由它引出的若干条树枝，每枝代表一个方案。 ○——表示状态结点，由它引出的若干条树枝，每枝代表一个自然状态，并在其上写明自然状态及其概率。 △——表示每种自然状态相应的益损值 一般决策问题具有多个方案，每个方案可能有多种状态。因此，图形从左向右，由简到繁组成为一个树枝网状图。 应用树枝图进行决策的过程是：由右向左，逐步后退。根据右端的益损值和状态枝上的概率，计算出同一方案的不同状态下的期望益损值，然后根据不同方案的期望益损值的大小进行选择。方案的舍弃称为修枝，舍弃的方案只需在枝上画出“//”的符号，即表示修枝的意思。最后决策结点只留下一条树枝，就是决策的最优方案。 例题1：某土建承包公司确定今后6年内机械设备的投资计划。公司有两种方案： （1）投资1050万元购买大型车队 （2）投资350万元购买小型车队 经理估计能签到大宗合同的概率是0.6，而只能签到少量合同的概率是0.4。假如购置大型车队又签到大宗合同，在今后6年中，每年收入为400万元；假如购置大型车队而只能签到少量合同，每年收入为100万元。假如购置小型车队而又可签到大宗合同，由于车队的限制，每年收入为200万元；假如购置小型车队而只签到少量合同，则每年收入为120万元。 当购置大型车队只签到少量合同，那么在两年后公司要决定如何处理已有设备。他有四种选择： （1）公司将不用的设备出租，估计能出租全部闲置设备的概率是0.7，在出租的4年内每年平均收入350万元；只能出租部分闲置设备的概率是0.3，4年内平均每年净收入150万元。 （2）现将设备暂时存放在库房里不用，等到以后工程合同多时使用。估计这段时间内有1/2的机会签到更多合同，这时前两年的收入150万元，后两年每年获利为250万元； 如果在这段时间只能签到少数的工程合同，那4年每年内收入100万元。 （3）及时出售多余的设备，估计可得500万元，另外保留的机械每年能获100万元。（4）马上全部卖掉所有车队，估计可得800万元。 如果当初决定购置小型车队又签到大宗合同，那么在作出最初决策后的12个月内，经理不得不对未来行动作出决策。有三种选择： （1）再购置更多的设备，花费700万元，获得满意合同收入的概率是0.6，余下的5年内每年平均收入400万元；另一方面是合同签订不太理想，其概率是0.4，5年内每年平均收入为150万元。 （2）租借更多的设备，有三种可能结局：一是能以优惠的合同条件从其他单位租借到完全符合要求的设备，发生的概率是0.2，估计5年内每年可得净收入300万元。二是租到租金较高又不完全符合要求的设备，发生的概率是0.5，估计5年内收入每年
决策树算法介绍
3.1 分类与决策树概述 3.1.1 分类与预测 分类是一种应用非常广泛的数据挖掘技术，应用的例子也很多。例如，根据信用卡支付历史记录，来判断具备哪些特征的用户往往具有良好的信用；根据某种病症的诊断记录，来分析哪些药物组合可以带来良好的治疗效果。这些过程的一个共同特点是：根据数据的某些属性，来估计一个特定属性的值。例如在信用分析案例中，根据用户的“年龄”、“性别”、“收入水平”、“职业”等属性的值，来估计该用户“信用度”属性的值应该取“好”还是“差”，在这个例子中，所研究的属性“信用度”是一个离散属性，它的取值是一个类别值，这种问题在数据挖掘中被称为分类。 还有一种问题，例如根据股市交易的历史数据估计下一个交易日的大盘指数，这里所研究的属性“大盘指数”是一个连续属性，它的取值是一个实数。那么这种问题在数据挖掘中被称为预测。 总之，当估计的属性值是离散值时，这就是分类；当估计的属性值是连续值时，这就是预测。 3.1.2 决策树的基本原理 1.构建决策树 通过一个实际的例子，来了解一些与决策树有关的基本概念。 表3-1是一个数据库表，记载着某银行的客户信用记录，属性包括“姓名”、“年龄”、“职业”、“月薪”、......、“信用等级”，每一行是一个客户样本，每一列是一个属性（字段）。这里把这个表记做数据集D。 银行需要解决的问题是，根据数据集D，建立一个信用等级分析模型，并根据这个模型，产生一系列规则。当银行在未来的某个时刻收到某个客户的贷款申请时，依据这些规则，可以根据该客户的年龄、职业、月薪等属性，来预测其信用等级，以确定是否提供贷款给该用户。这里的信用等级分析模型，就可以是一棵决策树。在这个案例中，研究的重点是“信用等级”这个属性。给定一个信用等级未知的客户，要根据他/她的其他属性来估计“信用等级”的值是“优”、“良”还是“差”，也就是说，要把这客户划分到信用等级为“优”、“良”、“差”这3个类别的某一类别中去。这里把“信用等级”这个属性称为“类标号属性”。数据集D中“信用等级”属性的全部取值就构成了类别集合：Class={“优”，
H信息系统项目管理师考点分析之八：决策树分析
信息系统项目管理师考点分析之八：决策树分析 一、决策树分析讲解 决策树分析采用决策树图表进行分析，它描述了每一种可能的选择和这种情况发生的概率。如下图： 其中： 矩形图代表决策点，表示需要在这点上作出选择； 圆形图代表每一种选择的收益点。 P代表概率，P=0.6,表示概率为60%； 各点的投入值如下： M->N调研论证阶段，投入40万； P->Q如采用设计开发方式，需投入260万，如成功则获利600万，失败则罚款100万。 P->R如采用设备更新，需投入160万，如成功则获利600万，失败则罚款100万。 期望值的计算方法：各概率分支的【（获利值-当前整条路径的投入值）*概率值】之和。 根据上面的计算方法，Q、R和N三个收益点的期望值计算如下： Q点收益的期望值=（600-260-40）*0.8+（-100-260-40）*0.2=160 R点收益的期望值=（600-160-40）*0.5+（-100-160-40）*0.5=50 N点收益的期望值计算不同于Q和R点，因为后面决策点P，这种情况，通常我们取后面决策点期望值最大的参与计算，如下： N点收益的期望值=160（这里取Q点）*0.4+（-40）*0.6=40。 结论：通过对Q、R、N点的计算，选择Q点为最佳方案。 注：从历年试题看，实际考试题目要比例题简单。 二、其他软考真题 ●某公司希望举办一个展销会以扩大市场，选择北京、天津、上海、深圳作为候选会址。获利情况除了会址关系外，还与天气有关。天气可分为晴、多云、多雨三种。通过天气预报，估计三种天气情况可能发生的概率为0.25、0.50、0.25，其收益（单位：人民币万元）情况见下表。使用决策树进行决策的结果为（61）。(2009年上半年)
决策树分类算法
决策树分类算法 决策树是一种用来表示人们为了做出某个决策而进行的一系列判断过程的树形图。决策树方法的基本思想是：利用训练集数据自动地构造决策树，然后根据这个决策树对任意实例进行判定。 1．决策树的组成 决策树的基本组成部分有：决策节点、分支和叶，树中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个叶节点代表一个类。图1就是一棵典型的决策树。 图1 决策树 决策树的每个节点的子节点的个数与决策树所使用的算法有关。例如，CART算法得到的决策树每个节点有两个分支，这种树称为二叉树。允许节点含有多于两个子节点的树称为多叉树。 下面介绍一个具体的构造决策树的过程，该方法
是以信息论原理为基础，利用信息论中信息增益寻找数据库中具有最大信息量的字段，建立决策树的一个节点，然后再根据字段的不同取值建立树的分支，在每个分支中重复建立树的下层节点和分支。 ID3算法的特点就是在对当前例子集中对象进行分类时，利用求最大熵的方法，找出例子集中信息量（熵）最大的对象属性，用该属性实现对节点的划分，从而构成一棵判定树。 首先，假设训练集C 中含有P 类对象的数量为p ，N 类对象的数量为n ，则利用判定树分类训练集中的对象后，任何对象属于类P 的概率为p/(p+n)，属于类N 的概率为n/(p+n)。 当用判定树进行分类时，作为消息源“P ”或“N ”有关的判定树，产生这些消息所需的期望信息为： n p n log n p n n p p log n p p )n ,p (I 22++-++- = 如果判定树根的属性A 具有m 个值｛A 1, A 2, …, A m ｝，它将训练集C 划分成｛C 1, C 2, …, C m ｝，其中A i 包括C 中属性A 的值为A i 的那些对象。设C i 包括p i 个类P 对象和n i 个类N 对象，子树C i 所需的期望信息是I(p i , n i )。以属性A 作为树根所要求的期望信息可以通过加权平均得到
决策树例题
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法，这种方法通过严密地逻辑推导和逐级逼近地数据计算，从决策点开始，按照所分析问题的各种发展的可能性不断产生分枝，并确定每个分支发生的可能性大小以及发生后导致的货币价值多少，计算出各分枝的损益期望值，然后根据期望值中最大者（如求极小，则为最小者）作为选择的依据，从而为确定项目、选择方案或分析风险做出理性而科学的决策。 2．决策树分析有哪些作用？ 决策树分析清楚显示出项目所有可供选择的行动方案，行动方案之间的关系，行动方案的后果，后果发生的概率，以及每种方案的损益期望值； 使纷繁复杂的决策问题变得简单、明了，并且有理有据； 用数据说话，形成科学的决策，避免单纯凭经验、凭想象而导致的决策上的失误。3．怎么用？ （1)决策树包含了决策点，通常用方格或方块表示，在该点表示决策者必须做出某种选择；机会点，用圆圈表示，通常表示有机会存在。先画一个方框作为出发点，叫做决策点； （2)从决策点向右引出若干条支线（树枝线），每条支线代表一个方案，叫做方案枝； （3)在每个方案枝的末端画一个圆圈，叫做状态点； （4)估计每个方案发生的概率，并把它注明在在该种方案的分支上，称为概率枝； （5)估计每个方案发生后产生的损益值,收益用正值表示,损失用负值表示； （6)计算每个方案的期望价值，期望价值=损益值x该方案的概率； （7)如果问题只需要一级决策，在概率枝末端画△表示终点，并写上各个自然状态的损益值； （8)如果是多级决策，则用决策点□代替终点△重复上述步骤继续画出决策树，如图１所示。 （9)计算决策期望值，决策期望值=由此决策而发生的所有方案期望价值之和； （10)根据决策期望值做出决策。