决策树实验报告

LIAOCHENG UNIVERSITY

计算机学院实验报告【20 15 ～20 16 学年第 1 学期】

在“解决方案资源管理器”中，右键单击“数据源”文件夹，然后选择“新建数据源”。

Bike Buyer与所有属性的联系图：

年龄与Bike Buyer的关系最强烈：

地区与Bike Buyer的联系低于年龄，但也有较强的联系：

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：

数据挖掘实验报告

《数据挖掘》Weka实验报告 姓名＿学号＿ 指导教师 开课学期2015 至2016 学年 2 学期完成日期2015年6月12日

1.实验目的 基于https://www.sodocs.net/doc/728721569.html,/ml/datasets/Breast+Cancer+WiscOnsin+%28Ori- ginal%29的数据，使用数据挖掘中的分类算法，运用Weka平台的基本功能对数据集进行分类，对算法结果进行性能比较，画出性能比较图，另外针对不同数量的训练集进行对比实验，并画出性能比较图训练并测试。 2.实验环境 实验采用Weka平台，数据使用来自https://www.sodocs.net/doc/728721569.html,/ml/Datasets/Br- east+Cancer+WiscOnsin+%28Original%29，主要使用其中的Breast Cancer Wisc- onsin (Original) Data Set数据。Weka是怀卡托智能分析系统的缩写，该系统由新西兰怀卡托大学开发。Weka使用Java写成的，并且限制在GNU通用公共证书的条件下发布。它可以运行于几乎所有操作平台，是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。Weka提供了一个统一界面，可结合预处理以及后处理方法，将许多不同的学习算法应用于任何所给的数据集，并评估由不同的学习方案所得出的结果。 3.实验步骤 3.1数据预处理 本实验是针对威斯康辛州(原始)的乳腺癌数据集进行分类，该表含有Sample code number（样本代码)，Clump Thickness（丛厚度），Uniformity of Cell Size （均匀的细胞大小），Uniformity of Cell Shape （均匀的细胞形状），Marginal Adhesion（边际粘连），Single Epithelial Cell Size（单一的上皮细胞大小），Bare Nuclei（裸核），Bland Chromatin（平淡的染色质），Normal Nucleoli（正常的核仁），Mitoses（有丝分裂），Class（分类），其中第二项到第十项取值均为1-10，分类中2代表良性，4代表恶性。通过实验，希望能找出患乳腺癌客户各指标的分布情况。 该数据的数据属性如下： 1. Sample code number（numeric），样本代码； 2. Clump Thickness（numeric），丛厚度；

《农业信息学》实验报告

农业信息技术 实验报告

实验一 L-Studio的使用 一、实验目的及要求 （1）掌握植物拓扑结构的模拟方法 （2）掌握虚拟植物系统Lstudio的使用。 二、实验环境 CPU为酷睿2.4G、内存1G、硬盘为320G的高档微机，L-Studio系统三、实验内容 （1）熟悉L-studio软件的运行环境和使用方法。 （2）根据L-studio的迭代规则和语法实现课本上的实验。 （3）熟悉L-studio中对分支结构的描述。 四、实验步骤 （1）双击L-system\L-studio.bin\LStudio.exe文件，启动L-Studio系统； （2）在project菜单下，单击new菜单项，新建一个工程； （3）在L-System界面下编写程序代码； 完成书上136页的例1至例3； 自行编写一段程序； （4）代码书写完毕后，在cpfg菜单下，单击go菜单项，运行出程序结果，即虚拟植物的形态； （5）通过截图记录程序运行结果。 五、程序代码及实验结果

（1）例1程序代码和运行结果截图 代码：#define STEPS 4 Lsystem: 1 derivation length: STEPS Axiom: A A -->B[+B][-B]A homomorphism A -->, F; B-->,F; Endlsystem 运行结果： 图1（2）例2程序代码和运行结果截图 代码：

#define STEPS 4 Lsystem: 1 derivation length: STEPS Axiom: A A -->B[+A][-A]BA B -->BB homomorphism A -->,(127)F(1),(64)@O(0.8) B -->,(127)F(1) Endlsystem 运行结果： 图2（3）例3程序代码和运行结果截图代码： #define STEPS 4

实验报告：乳腺肿瘤数据集基于决策树算法的数据挖掘

基于决策树算法的医疗数据挖掘 一、实验目的 利用商业智能分析项目中的数据分析功能，对乳腺癌数据集breast-cancer基于决策树算法进行挖掘，产生相关规则，从而预测女性乳腺癌复发的高发人群。并通过本次实验掌握决策树算法关联规则挖掘的知识及软件操作，以及提高数据分析能力。 二、实验步骤 1、在SQL server 2005中建立breast-cancer数据库，导入breast-cancer数据集； 2、对该数据集进行数据预处理，包括列名的中文翻译、以及node-caps缺失值的填充，即将‘null’填充成‘？’； 3、新建数据分析服务项目，导入数据源、新建数据源视图、新建挖掘结构，其中，将breast-cancer表中的‘序号’作为标识，‘是否复发’作为分类； 4、部署； 5、查看决策树、依赖关系网络等，并根据结果进行分析、预测。 三、实验结果分析 1、如以下三张图片所示，通过调整依赖网络图的依赖强度，可得出，在众多因素中，‘受侵淋巴结数’、‘肿瘤大小’、‘恶心肿瘤程度’这三个因素对于是否复发的影响是较大的，并且影响强度依次递减。

2、从‘全部’节点的挖掘图例可以看到，在breast-cancer数据集中，复发占了29.91%，不复发占了68.32%，说明乳腺肿瘤的复发还是占了相当一部分比例的，因此此挖掘是具备前提意义的。 3、由下两张图可知，‘受侵淋巴数’这一因素对于是否复发是决定程度是最高的。在‘受侵淋巴结数不等于0-2’（即大于0-2）节点中，复发占了50.19%的比例，不复发占了44.44%的比例，而在‘受侵淋巴结数=0-2’的节点中，复发只占了21.71%的比例，不复发占了77.98%的比例。由此可见，当受侵淋巴节点数大于‘0-2’时，复发的几率比较高。

农业信息实验报告

天津农学院 计算机与信息工程学院 《农业信息技术概论》 课程实验报告 题目:基于javaweb的农业信息网站系统 项目名称 . 食用菌农业专家系统 专业班级 11软件4班 指导教师张京京 成绩评定 学期2013-2014第二学期 2014年5月

1.目的 随着农业的不断发展和改进，农业信息技术也不断发展起来，慢慢走进我们的生活，设计一个“食用菌农业专家系统系统”，一方面介绍食用菌的种类，培养技巧和其他的信息，另一方面也为食用菌的发展提供一个可追溯的平台。 2.背景 随着农业迅速发展和农业技术信息的全面进步，随着农产品的大量面世，其管理难度也越来越大，如何优化的管理以及让大家更方便的查询各种农产品的信息就成了一个大众化的问题。本系统的开发就是为了更方便的管理以及让大家更方便的查询食用菌的各种信息。 项目名称：食用菌农业专家系统 项目开发者：马晓波，王竞争，司红蕊，韩昌军，谭鹏成， 钟捷雄 3.要求 （1）系统功能： ①系统首页 ②客户的注册与登录 ③食用菌培养技巧信息详情的查询 ④食用菌的分类管理 ⑤添加删除食用菌信息 （2）系统要求 系统开发人员，可以在自己的权限范围内，查看食用菌及系

统的详细信息及管理、个人信息的修改、系统的维护等。 （3）系统需求 本系统采用VB 与开源的SQL Sever2008数据库进行开发。 系统采用B/S 结构。 4. 模块功能 5数据库设计 5.1 开发背景 根据网站需要，建立了七个表，分别为：Admin 表，bingyi 表，huanggua 表，liuyan 表，xinpin 表，xinwen2表，zhuce 表 5.2流程分析 开始 用户浏览 有无账户 登录 注册 继续浏览并 留言 结束 Y 开始 管理员登 录 增加,修改,删除食用菌信 息 查看用户信息 查看留言 结束 N 添加食用菌新闻

决策树练习题

决策树作业题 公司拟建一预制构件厂,一个方案就是建大厂,需投资300万元,建成后如销路好每年可获利100 万元,如销路差,每年要亏损20万元,该方案的使用期均为10年;另一个方案就是建小厂,需投资170 万元,建成后如销路好,每年可获利40万元,如销路差每年可获利30万元;若建小厂,则考虑在销路好的情况下三年以后再扩建,扩建投资130万元,可使用七年,每年盈利85万元。假设前3年销路好的概率就是0、7,销路差的概率就是0、3,后7年的销路情况完全取决于前3年;为了适应市场的变化,投资者又提出了第三个方案,即先小规模投资160万元,生产3年后,如果销路差,则不再投资,继续生产7年;如果销路好,则再作决策就是否再投资140万元扩建至大规模(总投资300万元),生产7年。前3 年与后7年销售状态的概率见表16,大小规模投资的年损益值同习题58。试用决策树法选择最优方案。 表16 销售概率表 项目前3年销售状态概率后7年销售状态概率好差好差 销路差0、7 0、3 0、9 0、1 决策树例题 1.某投资者预投资兴建一工厂,建设方案有两种:①大规模投资300万元;②小规模投资160万元。两个 方案的生产期均为10年,其每年的损益值及销售状态的规律见下表。试用决策树法选择最优方案。 (2)计算各状态点的期望收益值 节点②:[100*0、7+(-20)*0、3]*10-300=340;

节点③:[60*0、7+20*0、3]*10-160=320; 将各状态点的期望收益值标在圆圈上方。 (3)决策 比较节点②与节点③的期望收益值可知,大规模投资方案优于小规模投资方案,故应选择大规模投资方案,用符号“//”在决策树上“剪去”被淘汰的方案。 2.某项目有两个备选方案A与B,两个方案的寿命期均为10年,生产的产品也完全相同,但投资额及年 净收益均不相同。A方案的投资额度为500万元,其年净收益在产品销售好时为150万元,销售差时为50万元;B方案的投资额度为300万元,其年净收益在产品销售好时为100万元,销售差时为10万元,根据市场预测,在项目寿命期内,产品销路好时的可能性为70%,销路差的可能性为30%,试根据以上资料对方案进行比较。 3、公司拟建一预制构件厂,一个方案就是建大厂,需投资300万元,建成后如销路好每年可获利100万元,如销路差,每年要亏损20万元,该方案的使用期均为10年;另一个方案就是建小厂,需投资170万元,建成后如销路好,每年可获利40万元,如销路差每年可获利30万元;若建小厂,则考虑在销路好的情况下三年以后再扩建,扩建投资130万元,可使用七年,每年盈利85万元。假设前3年销路好的概率就是0、7,销路差的概率就是0、3,后7年的销路情况完全取决于前3年;试用决策树法选择方案。 解:这个问题可以分前3年与后7年两期考虑,属于多级决策类型,如图所示。

Clementine决策树CHAID算法

CHAID算法（Chi-Square Automatic Interaction Detection） CHAID提供了一种在多个自变量中自动搜索能产生最大差异的变量方案。 不同于C＆R树和QUEST节点，CHAID分析可以生成非二进制树，即有些分割有两个以上的分支。 CHAID模型需要一个单一的目标和一个或多个输入字段。还可以指定重量和频率领域。 CHAID分析，卡方自动交互检测，是一种用卡方统计，以确定最佳的分割，建立决策树的分类方法。 1.CHAID方法（卡方自动交叉检验） CHAID根据细分变量区分群体差异的显著性程度（卡方值）的大小顺序，将消费者分为不同的细分群体，最终的细分群体是由多个变量属性共同描述的，因此属于多变量分析。 在形式上，CHAID非常直观，它输出的是一个树状的图形。 1.它以因变量为根结点，对每个自变量（只能是分类或有序变量，也就是离散性的，如果是连续 变量，如年龄，收入要定义成分类或有序变量）进行分类，计算分类的卡方值(Chi-Square-Test)。如果 几个变量的分类均显著，则比较这些分类的显著程度（P值的大小），然后选择最显著的分类法作为子节点。 2.CHIAD可以自动归并自变量中类别，使之显著性达到最大。 3.最后的每个叶结点就是一个细分市场 CHAID 自动地把数据分成互斥的、无遗漏的组群,但只适用于类别型资料。 当预测变量较多且都是分类变量时，CHAID分类最适宜。 2.CHAID分层的标准：卡方值最显著的变量 3.CHAID过程：建立细分模型，根据卡方值最显著的细分变量将群体分出两个或多个群体，对 于这些群体再根据其它的卡方值相对最显著的细分变量继续分出子群体，直到没有统计意义上显著的细分变量可以将这些子群体再继续分开为止。 4.CHAID的一般步骤 -属性变量的预处理 -确定当前分支变量和分隔值 属性变量的预处理： -对定类的属性变量，在其多个分类水平中找到对目标变量取值影响不显著的分类，并合并它们； -对定距型属性变量，先按分位点分组，然后再合并具有同质性的组； -如果目标变量是定类变量，则采用卡方检验 -如果目标变量为定距变量，则采用F检验 （统计学依据数据的计量尺度将数据划分为三大类，即定距型数据（Scale）、定序型数据（Ordinal）和定类型数据（Nominal）。定距型数据通常指诸如身高、体重、血压等 的连续性数据，也包括诸如人数、商品件数等离散型数据；定序型数据具有内在固有大 小或高低顺序，但它又不同于定距型数据，一般可以数值或字符表示。如职称变量可以 有低级、中级和高级三个取值，可以分别用1、2、3等表示，年龄段变量可以有老、中、青三个取值，分别用A、B、C表示等。这里无论是数值型的1、2、3还是字符型的A、B、C，都是有大小或高低顺序的，但数据之间却是不等距的。因为低级和中级职称之间的差距与中级和高级职称之间的差距是不相等的；定类型数据是指没有内在固定大小或高低 顺序，一般以数值或字符表示的分类数据。） F检验：比较两组数据的方差2s， 2 2 s F s 大 小 ，假设检验两组数据没有显著差异，FF表，拒绝原假设，两组数据存在显著差异。属性变量预处理的具体策略

实验三决策树算法实验实验报告

实验三决策树算法实验 一、实验目的：熟悉和掌握决策树的分类原理、实质和过程；掌握典型的学习算法和实现技术。 二、实验原理: 决策树学习和分类. 三、实验条件： 四、实验内容： 1 根据现实生活中的原型自己创建一个简单的决策树。 2 要求用这个决策树能解决实际分类决策问题。 五、实验步骤： 1、验证性实验： （1）算法伪代码 算法Decision_Tree(data,AttributeName) 输入由离散值属性描述的训练样本集data; 候选属性集合AttributeName。 输出一棵决策树。（1）创建节点N； 资料.

（2）If samples 都在同一类C中then （3）返回N作为叶节点，以类C标记；（4）If attribute_list为空then （5）返回N作为叶节点，以samples 中最普遍的类标记；//多数表决（6）选择attribute_list 中具有最高信息增益的属性test_attribute; （7）以test_attribute 标记节点N； （8）For each test_attribute 的已知值v //划分samples ； （9）由节点N分出一个对应test_attribute=v的分支； （10令Sv为samples中test_attribute=v 的样本集合；//一个划分块（11）If Sv为空then （12）加上一个叶节点，以samples中最普遍的类标记； （13）Else 加入一个由Decision_Tree(Sv,attribute_list-test_attribute)返回节点值。 （2）实验数据预处理 Age:30岁以下标记为“1”；30岁以上50岁以下标记为“2”；50岁以上标记为“3”。 Sex：FEMAL----“1”；MALE----“2” Region：INNER CITY----“1”；TOWN----“2”； RURAL----“3”； SUBURBAN----“4” Income：5000~2万----“1”；2万~4万----“2”；4万以上----“3” Married Children Car Mortgage 资料.

《作物营养与施肥》教学大纲

《作物营养与施肥》教学大纲 第一部分大纲说明 课程编号： 开课学期：5 本课程课内总学时数：36 本课程实验课时数:9 学分：2 一、课程的性质与任务 《作物营养与施肥》课程是根据石河子大学农学专业本科培养目标和课程设置的规定为农学类各专业开设的一门重要专业基础课。通过本课程的学习，使学生获得作物营养与作物营养诊断的基本知识，掌握基本理论与操作技能，对学生从事农业教学、科研、推广奠定知识基础。 二、教学对象 本教学大纲适用于农业资源与环境、农学专业本科学生。 三、课程教学基本要求 要求学生掌握施肥的基本原理、基本理论与基本技术，掌握养分平衡法、肥料效应函数法施肥理论和技术，施肥技术、轮作施肥技术、保护地施肥技术、计算机施肥专家系统的基本理论和应用、农化服务与施肥、大田作物营养与施肥、蔬菜营养与施肥、果树营养与施肥、保护地栽培作物营养与施肥等知识。 四、课程教学要求的层次 课程按“了解”、“掌握”、“重点掌握”三个层次对学生的学习进行要求。 考核难度及题量的梯度对应于教学要求的三个层次。 未作具体教学要求的内容不作考核要求。 第二部分学时分配与教学要求 一、学时分配

课内总学时30，实验学时6，2学分。 序号内容课内学时 1 绪论1 2 施肥的基本原理3 3 施肥的基本原则1 4 养分平衡法2 5 肥料效应函数法4 6 作物营养诊断5 7 常规施肥技术2 8 轮作施肥技术2 9 保护地施肥技术2 10 计算机施肥专家系统的建立与应用4 11 农化服务与施肥1 12 大田作物营养与施肥1 13 蔬菜作物营养与施肥1 14 果树营养与施肥1 合计36 二、教材 １、主教材为《作物施肥原理与技术》。谭金芳主编，张自立、邱慧珍副主编，中国农业大学出版社，实验教材是《土壤农化实验指导书》，土壤农化教研室编写，石河子大学教材科编印 辅助教材《作物营养与施肥》，浙江大学主编，农业出版社。 第三部分教学内容与教学要求 第一章绪论 教学内容： 一、施肥的作用、施肥科学的发展概况 二、施肥科学的体系、研究内容与研究方法 教学要求：

决策树算法介绍(DOC)

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”，

(完整版)生物数据挖掘-决策树实验报告

实验四决策树 一、实验目的 1.了解典型决策树算法 2.熟悉决策树算法的思路与步骤 3.掌握运用Matlab对数据集做决策树分析的方法 二、实验内容 1.运用Matlab对数据集做决策树分析 三、实验步骤 1.写出对决策树算法的理解 决策树方法是数据挖掘的重要方法之一，它是利用树形结构的特性来对数据进行分类的一种方法。决策树学习从一组无规则、无次序的事例中推理出有用的分类规则，是一种实例为基础的归纳学习算法。决策树首先利用训练数据集合生成一个测试函数，根据不同的权值建立树的分支，即叶子结点，在每个叶子节点下又建立层次结点和分支，如此重利生成决策树，然后对决策树进行剪树处理，最后把决策树转换成规则。决策树的最大优点是直观，以树状图的形式表现预测结果，而且这个结果可以进行解释。决策树主要用于聚类和分类方面的应用。 决策树是一树状结构，它的每一个叶子节点对应着一个分类，非叶子节点对应着在某个属性上的划分，根据样本在该属性上的不同取值将其划分成若干个子集。构造决策树的核心问题是在每一步如何选择适当的属性对样本进行拆分。对一个分类问题，从已知类标记的训练样本中学习并构造出决策树是一个自上而下分而治之的过程。 2.启动Matlab，运用Matlab对数据集进行决策树分析，写出算法名称、数据集名称、关键代码，记录实验过程，实验结果，并分析实验结果 (1)算法名称: ID3算法 ID3算法是最经典的决策树分类算法。ID3算法基于信息熵来选择最佳的测试属性，它选择当前样本集中具有最大信息增益值的属性作为测试属性；样本集的划分则依据测试属性的取值进行，测试属性有多少个不同的取值就将样本集划分为多少个子样本集，同时决策树上相应于该样本集的节点长出新的叶子节点。ID3算法根据信息论的理论，采用划分后样本集的不确定性作为衡量划分好坏的标准，用信息增益值度量不确定性：信息增益值越大，不确定性越小。因此，ID3算法在每个非叶节点选择信息增益最大的属性作为测试属性，这样可以得到当前情况下最纯的划分，从而得到较小的决策树。 ID3算法的具体流程如下： 1）对当前样本集合，计算所有属性的信息增益； 2）选择信息增益最大的属性作为测试属性，把测试属性取值相同的样本划为同一个子样本集； 3）若子样本集的类别属性只含有单个属性，则分支为叶子节点，判断其属性值并标上相应的符号，然后返回调用处；否则对子样本集递归调用本算法。 (2)数据集名称：鸢尾花卉Iris数据集 选择了部分数据集来区分Iris Setosa（山鸢尾）及Iris Versicolour（杂色鸢尾）两个种类。

复习思考题

《农业推广学》复习思考题 第一章导论 一、名词解释题 1．农业推广 2．推广服务系统 3．目标团体系统 二、填空题 1．农业推广的框架模型中包含( )和( )两个子系统。 2．美国的合作农业推广法《史密斯—利弗法》最早是于( )年通过的。 三、简答题 1．当代世界农业推广模式主要有哪些类型? 2．现代农业推广的主要特征有哪些? 3．农业推广的社会功能有哪些? 4．根据农业推广的框架模型理论，怎样提高推广服务的工作效率? 5．农业推广学的相关学科主要有哪些? 第二章农业推广 一、名词解释题 1．人的行为 2．需要 3．动机 二、单项选择题 1．一个人对某个目标能够实现的可能性(概率)的估计，称为( )。 A. 动机 B. 目标价值 C．期望概率 D．激励力量 2．同一群体的成员由于经常相处、相互认识和了解，即使成员之间某时有不合意的语言或行为，彼此也能宽容待之，此种现象是( )。

A. 从众 B. 模仿 C感染 D．相容 三、简答题 1．人的行为主要有哪些特征? 2．需要层次论主要有哪些内容? 3．群体成员的行为规律主要表现在哪些方面? 4．简述改变农民行为的基本策略。 5．改变农民行为的方法主要有哪些? 第三章农业推广沟通 一、名词解释题 1．沟通 2．正式沟通 二、单项选择题 1．信息在传播过程中所受到的干扰可称之为。 A. 杂音 B．噪声 C．反馈 D．趋异 2．一个人把信息同时传递给若干人，若干人再反馈给这个传送信息的人，这种沟通形式可称之为。 A．链式沟通 B. 轮式沟通 C. 扩散型沟通 D．全通道型沟通 3．一个人把信息同时传递给若干人，再由这些人将信息分别传送给更多的人，使信息接收者越来越多，这种沟通形式可称之为。 A．单串型且车轮型 C. 扩散型 D．全通道型 4．在一定的组织体系中，通过明文规定的渠道所进行的沟通称为。 A．单向沟通 B．双向沟通 C. 正式沟通 D．非正式沟通 三、简答题 1．简述沟通的分类依据及其类型。 2．农业推广沟通由哪些要素组成? 3．简述农业推广沟通的特点。 4．简述单向沟通和双向沟通的含义与区别。

决策树习题练习(答案)

决策树习题练习答案 1.某投资者预投资兴建一工厂，建设方案有两种：①大规模投资300万元；②小规模投资160万元。两个方案的生产期均为10年，其每年的损益值及销售状态的规律见表15。试用决策树法选择最优方案。 【解】（1）绘制决策树，见图1； （2）计算各状态点的期望收益值 节点②：[] 10300340()???-=1000.7+(-20)0.3万元 节点③：[]10160320()???-=600.7+200.3万元 将各状态点的期望收益值标在圆圈上方。 （3）决策 比较节点②与节点③的期望收益值可知，大规模投资方案优于小规模投资方案，故应选择大规模投资方案，用符号“//”在决策树上“剪去”被淘汰的方案。 表1 各年损益值及销售状态

2.某项目有两个备选方案A和B，两个方案的寿命期均为10年，生产的产品也完全相同，但投资额及年净收益均不相同。A方案的投资额为500万元，其年净收益在产品销售好时为150万元，，销售差时为50万元；B方案的投资额为300万元，其年净收益在产品销路好时为100万元，销路差时为10万元，根据市场预测，在项目寿命期内，产品销路好时的可能性为70%,销路差的可能性为30％，试根据以上资料对方案进行比选。已知标准折现率i c=10%。 【解】（1）首先画出决策树 此题中有一个决策点，两个备用方案，每个方案又面临着两种状态，因此可以画出其决策树如图18。 （2）然后计算各个机会点的期望值 机会点②的期望值＝150（P/A,10%,10）×0.7+(-50)（P/A,10%,10）×0.3=533(万元) 机会点③的期望值＝100（P/A,10%,10）×0.7+10（P/A,10%,10）×0.3=448.5(万元) 最后计算各个备选方案净现值的期望值。 方案A的净现值的期望值＝533-500＝33（万元）方案B的净现值的期望值＝448.5-300＝148.5（万元）因此，应该优先选择方案B。 3.接习题1，为了适应市场的变化，投资者又提出了第三个方案，即先小规模投资160万元，生产3年后，如果销路差，则不再投资，继续生产7年；如果销路好，则再作决策是否再投资140万元扩建至大规模（总投资300万元），生产7年。前3年和后7年销售状态的概率见表16，大小规模投资的年损益值同习题58。试用决策树法选择最优方案。 表2 销售概率表

机器学习实验报告

决策树算法 一、决策树算法简介： 决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。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。其中决策树（Decision Tree）是一种简单但是广泛使用的分类器。通过训练数据构建决策树，可以高效的对未知的数据进行分类。决策数有两大优点：1）决策树模型可以读性好，具有描述性，有助于人工分析；2）效率高，决策树只需要一次构建，反复使用，每一次预测的最大计算次数不超过决策树的深度。 决策树算法构造决策树来发现数据中蕴涵的分类规则．如何构造精度高、规模小的决策树是决策树算法的核心内容。决策树构造可以分两步进行。第一步，决策树的生成：由训练样本集生成决策树的过程。一般情况下，训练样本数据集是根据实际需要有历史的、有一定综合程度的，用于数据分析处理的数据集。第二步，决策树的剪技：决策树的剪枝是对上一阶段生成的决策树进行检验、校正和修下的过程，主要是用新的样本数扼集（称为测试数据集）中的数据校验决策树生成过程中产生的初步规则，将那些影响预衡准确性的分枝剪除、决策树方法最早产生于上世纪60年代，到70年代末。由J Ross Quinlan 提出了ID3算法，此算法的目的在于减少树的深度。但是忽略了叶子数目的研究。C4.5算法在ID3算法的基础上进行了改进，对于预测变量的缺值处理、剪枝技术、派生规则等方面作了较大改进，既适合于分类问题，又适合于回归问题。 本节将就ID3算法展开分析和实现。 ID3算法： ID3算法最早是由罗斯昆（J. Ross Quinlan）于1975年在悉尼大学提出的一种分类预测算法，算法的核心是“信息熵”。ID3算法通过计算每个属性的信息增益，认为信息增益高的是好属性，每次划分选取信息增益最高的属性为划分标准，重复这个过程，直至生成一个能完美分类训练样例的决策树。 在ID3算法中，决策节点属性的选择运用了信息论中的熵概念作为启发式函数。

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E—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”，

《农业推广学》期末考试复习题及参考答案

农业推广学复习题 （课程代码312029） 一、名词简释题 1.农业推广信息 2.项目可行性报告 3.多因素试验 4.创新 5.大众传播法 6.沟通 7.农业推广组织 8.项目验收 9.农业科技成果 10. 绿色证书 12.创新的采用 13.科技实验报告 14.现代农业推广 15.成果示范 16.方法示范 二、单项选择题 1.美国的合作农业推广《史密斯-利弗法》最早通过于【C 】。 A.1866年 B.1924年 C.1914年 D.1851年 2.狭隘的农业推广对“推广”理解为【B 】。 A.农村教育与咨询服务 B.农业技术推广 C.科技成果推广 D.农村家政推广 3.农业推广学的相关学科不包括【D 】。 A.心理学 B.传播学 C.社会学 D.物理学 4.同一群体成员由于经常相处、相互认识和了解，即使成员之间时有不合意的语言或行为，彼此也能宽容待之，此种现象是【D】 A.从众 B.模仿 C.感染 D.相容 5.“需要层次论”由美国心理学家马斯诺提出于【A】。 A.1943 B.1953 C.1843 D.1853 6.“大家干我就干”的行为规律属于【C】。 A.服从 B.相容 C.从众 D.感染与模仿

7.一个人对某个目标能够实现的可能性（概率）的估计，称为【C 】。 A.动机 B.目标价值 C.期望概率 D.激励力量 8.在一定的组织体系中，通过明文规定的渠道所进行的沟通称为【C 】。 A.单向沟通 B.双向沟通 C.正式沟通 D.非正式沟通 9.一个人把信息同时传递给若干人，再由这些人分别将信息传递给更多的人，使信息接收者越来越多，这种沟通形式可称为【C 】。 A.单串型 B.车轮型 C.扩散型 D.全通道型 10.一个人同时传递给若干人，若干人再反馈给这个传送信息的人，这种沟通形式可称为【B 】。 A.链式沟通 B.轮式沟通 C.扩散型沟通 D.全通道型沟通 11.在S—M—C—R沟通模式中，R代表的含义是【C 】。 A.传播者(信息源) B.媒介（传播渠道） C.接受者 D.信息 12.扩散曲线是横坐标为【B 】。 A扩散规模 B.时间 C.采用者的数量 D.百分比率 13.下列选项不属于创新的是【D 】。 A.新的技术 B.新的产品 C.新的设备 D.空想主义 14.创新早期采用者所占的百分率为【B 】。 A.2.5% B.13.5% C.34% D.16% 15.集体指导法的基本形式不包括【C 】。 A.小组讨论 B. 示范 C. 农户访问 D. 实地参观 16.个别指导法的特点不包括【A 】。 A.信息反馈及时 B. 针对性强 C. 沟通的双向性 D. 信息的发送量的有限性 17.用来申请科研课题立项、策划科研开展的文件称为【C】。 A.可行性报告 B. 调查报告 C.项目申请报告 D.科技实验报告 18.科技简报的写作格式，一般为【C 】。 A. 报头、正文、报尾、密级 B. 期号、报头、正文、报尾 C. 报头、正文、报尾 D. 报头、正文、报尾、签名 19.农业推广合同的写作格式一般为【A 】。 A.标题合同当事人合同正文结尾 B. 合同当事人标题合同正文结尾 C. 标题合同正文合同当事人结尾 D. 标题合同正文结尾合同当事人 20.以科学研究为目的和农业推广探索性试验一般采用【D 】。 A.大区对比试验 B. 多因素试验 C.综合性试验D小区试验 21.一次正规的试验一般要求的重复数【D 】

决策树练习题计算题

计算题 1.为生产甲产品，小行星公司设计了两个基本方案：一是建大工厂，二是建小工厂。如果销路好，3年以后考虑扩建。建大工厂需投资300万元，建小工厂需投资160万元，3年后扩建另需投资140万元。扩建后可使用7年，其年度损益值与大工厂相同。每种自然状态的预测概率及年度损益值如下表： 前 3 年 后 7 年

根据上述资料试用决策树法做出决策。 2、计算题（15分）

答：建大厂收益=581-300=281 建小厂收益=447-160=287 所以应选择建小厂方案。 3.山姆公司的生产设备已经落后，需要马上更新。公司有人认为，目前产品销路增长，应在更新设备的同时扩大再生产的规模。但也有人认为，市场形势尚难判断，不如先更新设备，3年后再根据形势变化考虑扩大再生产的规模问题。这样，该公司就面临着两个决策方案。决策分析的有关资料如下： A、现在更新设备，需投资35万元， 3年后扩大生产规模，另需投资40万元。 B、现在更新设备的同时扩大再生产的规模，需投资60万元。 C、现在只更新设备，在销售情况良好时，每年可获利6万元；在销售情况不好时，每年可获利4、5万元。 D、如果现在更新与扩产同时进行，若销售情况好，

前3年每年可获利12万元；后7年每年可获利15万元；若销售情况不好，每年只获利3万元。 E、每种自然状态的预测概率如下表 前 3 年 后 7 年 根据上述资料试用决策树法做出决策。

答案：

结点7收益值=0、85×7 × 15+0、15 ×7 ×3=92、4（万元） 结点8收益值=0、85×7 ×6+0、15 ×7 ×4、5=40、4（万元） 结点9收益值=0、1×7 × 15+0、9 ×7 ×3=29、4（万元） 结点10收益值=0、1×7 × 6+0、9 ×7 ×4、5=32、6（万元） 结点1收益值=0、7×[52、4+（3 × 6）]+0、3 ×[32、6+（3 × 4、5）]=63、1（万元） 结点2收益值=0、7×[92、4+（3 × 12）]+0、3 ×[29、4+（3 × 3）]=101、4（万元） 答：用决策树法进行决策应选择更新扩产方案，可获得收益41、4万元。 4. 某厂准备生产Y种新产品，对未来的销售前景预测不准，可能出现高需求、中需求、低需求三种自然状态。组织有三个方案可供选择：新建一个车间；扩建原有车间； 对原有车间的生产线进行局部改造。三个方案在5年内的经济效益见下表（单位：万元）： 0 1 请分别用悲观决策法、乐观决策法、最

实验三-决策树算法实验实验报告

实验三-决策树算法实验实验报告

实验三决策树算法实验 一、实验目的：熟悉和掌握决策树的分类原理、实质和过程；掌握典型的学习算法和实现技术。 二、实验原理: 决策树学习和分类. 三、实验条件： 四、实验内容： 1 根据现实生活中的原型自己创建一个简单的决策树。 2 要求用这个决策树能解决实际分类决策问题。 五、实验步骤： 1、验证性实验： （1）算法伪代码 算法Decision_Tree(data,AttributeName) 输入由离散值属性描述的训练样本集

data; 候选属性集合AttributeName。 输出一棵决策树。（1）创建节点N； （2）If samples 都在同一类C中then （3）返回N作为叶节点，以类C标记；（4）If attribute_list为空then （5）返回N作为叶节点，以samples 中最普遍的类标记；//多数表决（6）选择attribute_list 中具有最高信息增益的属性test_attribute; （7）以test_attribute 标记节点N； （8）For each test_attribute 的已知值v //划分samples ； （9）由节点N分出一个对应test_attribute=v的分支； （10令Sv为samples中test_attribute=v 的样本集合；//一个划分块（11）If Sv 为空then （12）加上一个叶节点，以samples中最普遍的类标记； （13）Else 加入一个由Decision_Tree(Sv,attribute_list-test_attribute)返回节点

亿道电子物联网实训基地建设方案

物联网实训基地建设方案 1. 背景 物联网是通过信息传感设备，按约定的协议实现人与人、人与物、物与物全面互联的网络，其主要特征是通过射频识别、传感器等方式获取物理世界的各种信息，结合互联网、移动通信网等网络进行信息的传送与交互，采用智能计算技术对信息进行分析处理，从而提高对物质世界的感知能力，实现智能化的决策和控制。 物联网技术和产业的发展将引发新一轮信息技术革命和产业革命，是信息产业领域未来竞争的制高点和产业升级的核心驱动力。物联网概念是庞大和丰富的，其中涵盖了大量现有的专业门类和技术体系，而在其系统集成和应用端，可以说物联网技术将能够应用于工业、农业、服务业、环保、军事、交通、家居等几乎所有的领域。 随着信息采集与智能计算技术的迅速发展和互联网与移动通信网的广泛应用，大规模发展物联网及相关产业的时机日趋成熟，欧美等发达国家将物联网作为未来发展的重要领域。美国将物联网技术列为在经济繁荣和国防安全两方面至关重要的技术，以物联网应用为核心的“智慧地球”计划得到了奥巴马政府的积极回应和支持；欧盟2009年6月制定并公布了涵盖标准化、研究项目、试点工程、管理机制和国际对话在内的物联网领域十四点行动计划。 2009年8 月7日，国务院总理温家宝视察中科院无锡高新微纳传感网工程技术研发中心时发表重要讲话：提出了“在激烈的国际竞争中，迅速建立中国的‘传感信息中心’或‘感知中国’中心”的重要指示；2009 年11月3日《让科技引领中国可持续发展》的讲话中，温家宝总理再次提出“要着力突破传感网、物联网关键技术，及早部署后IP时代相关技术研发，使信息网络产业成为推动产业升级、迈向信息社会的‘发动机’”。2010年两会期间，物联网再次成为热议话题。随着感知中国战略的启动及逐步展开，中国物联网产业发展面临巨大机遇。 目前物联网技术还属于一个新兴技术，正在快速发展。学习与掌握物联网的技术理论，发展方向及其行业应用是目前高等教育的核心目标。2010年最新的教育部通知已将物联网、传感网作为战略性新兴产业相关专业的重点，开始鼓励各高校申报相关专业。 可以预见，在不久的将来，无线传感网络将给我们的生活带来革命性的变化。