Thuyết trình cài đặt cây QUYẾT ĐỊNH và ỨNG DỤNG vào bài TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN UIT - HCM HỆ HỖ TRỢ QUYẾT ĐỊNH CÀI ĐẶT CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ ỨNG DỤNG VÀO BÀI TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH HVTH: MAI TRUNG THÀNH TRẦN LỆ THỦY CÀI ĐẶT CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ ỨNG DỤNG VÀO BÀI TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH UIT - HCM 1. 1. GIỚI GIỚI THIỆU THIỆU VỀ VỀ RA RA QUYẾT QUYẾT ĐỊNH ĐỊNH VÀ VÀ CÂY CÂY QUYẾT QUYẾT ĐỊNH ĐỊNH 2. 2. CQĐ CQĐ TRONG TRONG BÀI BÀI TOÁN TOÁN QUYẾT QUYẾT ĐỊNH ĐỊNH CHO CHO VAY VAY VỐN VỐN 3. 3. KẾT KẾT LUẬN LUẬN 4. 4. TÀI TÀI LIỆU LIỆU THAM THAM KHẢO KHẢO 5. 5. CÂU CÂU HỎI HỎI CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ ỨNG DỤNG VÀO BÀI TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH 9/14/15 Trang 1a. GIỚI THIỆU VỀ RA QUYẾT ĐỊNH UIT - HCM • Ra định trình lựa chọn có ý thức hai nhiều phương án (PA) (giải pháp giải vấn đề) để chọn PA PA tạo kết mong muốn điều kiện ràng buộc biết. CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ ỨNG DỤNG VÀO BÀI TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH 9/14/15 Trang 1a. GIỚI THIỆU VỀ RA QUYẾT ĐỊNH (tt) UIT - HCM • RQĐ điều kiện không chắn (uncertainty- Quyết định xác suất): Khi RQĐ, xác suất xảy trạng thái liệu liên quan đến vấn đề cần giải quyết. • RQĐ điều kiện rủi ro (risk- Quyết định có xác suất): Khi RQĐ, biết xác suất xảy trạng thái. • RQĐ điều kiện chắn (certainty): Khi RQĐ, biết chắn trạng thái xảy ra, dễ dàng nhanh chóng định. CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ ỨNG DỤNG VÀO BÀI TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH 9/14/15 Trang 1a. GIỚI THIỆU VỀ RA QUYẾT ĐỊNH (tt) UIT - HCM Bảng ( Payoff Tables) • Giá trị kết phát sinh từ việc kết hợp phương án định kiện (state of nature-event) • Bảng giá trị hiển thị giá trị tất phương án định kiện • Giá trị được phản ánh lợi nhuận, chi phí, thời gian, khoảng cách hay độ đo thích hợp nào. CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ ỨNG DỤNG VÀO BÀI TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH 9/14/15 Trang 1b. GIỚI THIỆU CÂY QUYẾT ĐỊNH UIT - HCM Cây định dạng biểu diễn theo thời gian toán định. Cây định bao gồm bốn thành phần: • Nhánh: biến cố hay chiến lược nối hai nút hay nút kết • Nút kiện: điểm định biểu diễn hình tròn từ phát xuất nhiều nhánh, nhánh kiện xảy ra. • Ký hiệu: CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ ỨNG DỤNG VÀO BÀI TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH 9/14/15 Trang 1b. GIỚI THIỆU CÂY QUYẾT ĐỊNH UIT - HCM • Nút định: tương ứng với phương án lựa chọn cho định . • Ký hiệu: • Kết hậu chuỗi chiến lược biến cố ( kiện) tạo thành đường định từ điểm đầu đến điểm cuối cùng. CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ ỨNG DỤNG VÀO BÀI TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH 9/14/15 Trang 1b. GIỚI THIỆU CÂY QUYẾT ĐỊNH (tt) UIT - HCM • Ví dụ: SK1 0.4 Nút định SK2 0.6 300.000 600.000 QĐ1 Nút kiện 400.000 QĐ2 SK1 0.45 NÚT LÁ SK2 0.55 CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ ỨNG DỤNG VÀO BÀI TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH 200.000 9/14/15 Trang QUYẾT ĐỊNH KHÔNG CÓ XÁC SUẤT UIT - HCM • Ba tiêu chí thường sử dụng cho việc định xác suất xảy kiện là: • phương pháp tiếp cận lạc quan • phương pháp tiếp cận bảo thủ • phương pháp tiếp cận hối tiếc minimax CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ ỨNG DỤNG VÀO BÀI TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH 9/14/15 Trang QUYẾT ĐỊNH KHÔNG CÓ XÁC SUẤT UIT - HCM • Phương pháp tiếp cận lạc quan ( Maximax): Chọn phương án định có giá trị lớn Nếu bảng (payoff table) tính theo chi phí, phương án lựa chọn định với chi phí thấp chọn. Người định lạc quan sử dụng cách tiếp cận lạc quan. Họ chọn phương án định có giá trị lớn bảng giá trị mất. CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ ỨNG DỤNG VÀO BÀI TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH 9/14/15 Trang 10 QUYẾT ĐỊNH KHÔNG CÓ XÁC SUẤT UIT - HCM • Phương pháp tiếp cận hối tiếc( Minimax): • VD: CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ ỨNG DỤNG VÀO BÀI TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH 9/14/15 Trang 15 QUYẾT ĐỊNH CÓ XÁC SUẤT UIT - HCM Giá trị kỳ vọng (Expected Monetary Value) Nếu có thông tin xác suất liên quan đến kiện, ta dùng giá trị kỳ vọng (EMV- Expected Monetary Value) hay EV. Ở đây, lợi nhuận kỳ vọng cho định tính cách cộng tích giá trị kiện với xác suất trạng thái đó. Các định cho giá trị kỳ vọng tốt chọn. CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ ỨNG DỤNG VÀO BÀI TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH 9/14/15 Trang 16 QUYẾT ĐỊNH CÓ XÁC SUẤT UIT - HCM Giá trị kỳ vọng (Expected Monetary Value) Giá trị kỳ vọng phương án định tổng tích giá trị kiện với xác suất trạng thái đó. Giá trị kỳ vọng (EV) phương án định di là: N EMV(di) = Với: N = số trạng thái ∑ P(S j )Vij j=1 P(sj ) = xác suất trạng thái sj Vij = giá trị ứng với phương án định di kiện sj CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ ỨNG DỤNG VÀO BÀI TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH 9/14/15 Trang 17 QUYẾT ĐỊNH CÓ XÁC SUẤT UIT - HCM Giá trị kỳ vọng (Expected Monetary Value) CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ ỨNG DỤNG VÀO BÀI TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH 9/14/15 Trang 18 QUYẾT ĐỊNH CÓ XÁC SUẤT UIT - HCM Giá trị kỳ vọng (Expected Monetary Value) N EMV(di) = ∑ P(S j )Vij j=1 CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ ỨNG DỤNG VÀO BÀI TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH 9/14/15 Trang 19 QUYẾT ĐỊNH CÓ XÁC SUẤT UIT - HCM Giá trị kì vọng thông tin hoàn hảo (EVPI) Việc có thông tin thường xuyên cải thiện ước tính xác suất kiện. Giá trị kỳ vọng thông tin hoàn hảo (EVPI) gia tăng lợi nhuận mong đợi dẫn đến kết biết kiện xảy ra. CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ ỨNG DỤNG VÀO BÀI TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH 9/14/15 Trang 20 QUYẾT ĐỊNH CÓ XÁC SUẤT UIT - HCM Cách tính EVPI Bước 1: Xác định lợi nhuận tối ưu ứng với kiện (EVWPI –giá trị kì vọng với thông tin hoàn hảo) Bước 2: Tính giá trị kỳ vọng lợi nhuận tối ưu. (MaxEMVi) Bước 3: Trừ EMV định tối ưu với số tiền xác định bước (2). CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ ỨNG DỤNG VÀO BÀI TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH 9/14/15 Trang 21 QUYẾT ĐỊNH CÓ XÁC SUẤT UIT - HCM Cách tính EVPI: VD: CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ ỨNG DỤNG VÀO BÀI TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH 9/14/15 Trang 22 QUYẾT ĐỊNH CÓ XÁC SUẤT UIT - HCM Định lý Bayes xác suất hậu nghiệm Kiến thức mẫu thông tin thu thập làm survey (thăm dò dùng để sửa đổi ước tính xác suất cho kiện. Trước nhận thông tin này, ước tính xác suất cho trạng thái gọi xác suất tiền nghiệm. Với tri thức xác suất điều kiện cho kết báo mẫu thông tin thăm dò, sửa đổi xác suất tiền nghiệm cách sử dụng định lý Bayes. Các kết phân tích gọi xác suất hậu nghiệm hay xác suất nhánh cho định. CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ ỨNG DỤNG VÀO BÀI TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH 9/14/15 Trang 23 QUYẾT ĐỊNH CÓ XÁC SUẤT UIT - HCM Định lý Bayes CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ ỨNG DỤNG VÀO BÀI TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH 9/14/15 Trang 24 QUYẾT ĐỊNH CÓ XÁC SUẤT UIT - HCM Tính xác suất hậu nghiệm Bước 1: Với kiện, nhân xác suất tiền nghiệm với xác suất điều kiện cho báo – điều chi xác suất liên kết cho kiện báo. Bước 2: Tổng xác suất liên kết tất kiện– cho xác suất biên (marginal probability) cho báo. Bước 3: Cho tưng kiện, chia xác suất liên kết với xác suất biên cho báo- cho phân bố xác suất hậu nghiệm CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ ỨNG DỤNG VÀO BÀI TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH 9/14/15 Trang 25 QUYẾT ĐỊNH CÓ XÁC SUẤT UIT - HCM Giá trị kì vọng thông tin thu thăm dò ( thông tin mẫu) Giá trị kỳ vọng thông tin mẫu (EVSI) lợi nhuận mong đợi có thêm tri thức từ mẫu hay thông tin thăm dò CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ ỨNG DỤNG VÀO BÀI TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH 9/14/15 Trang 26 QUYẾT ĐỊNH CÓ XÁC SUẤT UIT - HCM Tính EVSI Bước 1: Ấn định định tối ưu lới nhuận mong mỏi cho kết mẫu dùng xác suất hậu nghiệm cho kiện. Bước 2: Tính giá trị kỳ vọng lợi nhuận tối ưu này. Bước 3: Trừ EV định tối ưu nhận mà không dùng đến thông tin mẫu với giá trị tính bước (2). CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ ỨNG DỤNG VÀO BÀI TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH 9/14/15 Trang 27 2. CQĐ VÀO BÀI TOÁN QUYẾT ĐỊNH CHO VAY UIT - HCM Quyết định cho vay hay không cho vay??? CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ ỨNG DỤNG VÀO BÀI TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH 9/14/15 Trang 28 3. TỔNG KẾT UIT - HCM • • Về mặt lý thuyết, nắm vững kiến thức liên quan định. Về mặt ứng dụng: vận dụng thực thiết kế chương trình cho phép tạo định có xác suất, xác suất, có thông tin mẫu thông tin mẫu. CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ ỨNG DỤNG VÀO BÀI TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH 9/14/15 Trang 29 2. TÀI LIỆU THAM KHẢO UIT - HCM • • • Hoàng V.Kiếm, Đỗ Phúc, Đỗ V.Nhơn, “các hệ sở tri thức”, Đại Học Quốc Gia TP.HCM, 2007 Đỗ Phúc, Slide giảng“Decision Tree”, Đại Học CNTT, ĐHQG TP.HCM, 2015 Nguyễn D. Hùng, luận văn Th.s “ứng dụng định để phân loại khách hàng, vay vốn ngân hàng”, Học Viện Bưu Chính Viễn Thông, 2012. • http://doc.edu.vn/tai-lieu/de-tai-nghien-cuu-cay-quyet-dinh-decision-tree-7608/ (ngày 28/7/2015) • CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ ỨNG DỤNG VÀO BÀI TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH 9/14/15 Trang 30 [...]... QUYẾT ĐỊNH VÀ ỨNG DỤNG VÀO BÀI TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH 9/14/15 Trang 27 2 CQĐ VÀO BÀI TOÁN QUYẾT ĐỊNH CHO VAY UIT - HCM Quyết định cho vay hay không cho vay??? CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ ỨNG DỤNG VÀO BÀI TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH 9/14/15 Trang 28 3 TỔNG KẾT UIT - HCM • • Về mặt lý thuyết, nắm vững kiến thức liên quan về cây quyết định Về mặt ứng dụng: đã vận dụng thực hiện thiết kế chương trình cho phép tạo cây quyết định. .. mất ứng với phương án quyết định di và sự kiện sj CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ ỨNG DỤNG VÀO BÀI TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH 9/14/15 Trang 17 QUYẾT ĐỊNH CÓ XÁC SUẤT UIT - HCM Giá trị kỳ vọng (Expected Monetary Value) CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ ỨNG DỤNG VÀO BÀI TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH 9/14/15 Trang 18 QUYẾT ĐỊNH CÓ XÁC SUẤT UIT - HCM Giá trị kỳ vọng (Expected Monetary Value) N EMV(di) = ∑ P(S j )Vij j=1 2 1 3 4 CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ ỨNG DỤNG... sửa đổi các xác suất tiền nghiệm bằng cách sử dụng định lý Bayes Các kết quả của phân tích này được gọi là xác suất hậu nghiệm hay xác suất nhánh cho cây quyết định CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ ỨNG DỤNG VÀO BÀI TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH 9/14/15 Trang 23 QUYẾT ĐỊNH CÓ XÁC SUẤT UIT - HCM Định lý Bayes CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ ỨNG DỤNG VÀO BÀI TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH 9/14/15 Trang 24 QUYẾT ĐỊNH CÓ XÁC SUẤT UIT - HCM Tính xác suất hậu... phí, chi phí tối đa sẽ được xác định cho từng quyết định sau đó quyết định ứng với mức tối thiểu của những chi phí tối đa sẽ được chọn CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ ỨNG DỤNG VÀO BÀI TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH 9/14/15 Trang 12 QUYẾT ĐỊNH KHÔNG CÓ XÁC SUẤT UIT - HCM • Phương pháp tiếp cận bảo thủ( Maximin): • VD: CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ ỨNG DỤNG VÀO BÀI TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH 9/14/15 Trang 13 QUYẾT ĐỊNH KHÔNG CÓ XÁC SUẤT UIT - HCM... mất và gía trị được mất lớn nhất của trạng thái đó cho từng sự kiện Sau đó, dùng bảng hối tiếc, liệt kê hối tiếc tối đa cho mỗi quyết định Quyết định lựa chọn tương ứng với giá trị nhỏ nhất của giá trị hối tiếc lớn nhất CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ ỨNG DỤNG VÀO BÀI TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH 9/14/15 Trang 14 QUYẾT ĐỊNH KHÔNG CÓ XÁC SUẤT UIT - HCM • Phương pháp tiếp cận hối tiếc( Minimax): • VD: CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ ỨNG DỤNG...QUYẾT ĐỊNH KHÔNG CÓ XÁC SUẤT UIT - HCM • Phương pháp tiếp cận lạc quan ( Maximax): VD: CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ ỨNG DỤNG VÀO BÀI TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH 9/14/15 Trang 11 QUYẾT ĐỊNH KHÔNG CÓ XÁC SUẤT UIT - HCM • Phương pháp tiếp cận bảo thủ( Maximin): Liệt kê mỗi quyết định có giá trị được mất thấp nhất và sau đó lựa chọn phương án quyết định ứng với giá trị lớn nhất trong số nhưng phương án quyết định có... DỤNG VÀO BÀI TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH 9/14/15 Trang 19 QUYẾT ĐỊNH CÓ XÁC SUẤT UIT - HCM Giá trị kì vọng của thông tin hoàn hảo (EVPI) Việc có thông tin thường xuyên sẽ cải thiện ước tính xác suất các sự kiện Giá trị kỳ vọng của thông tin hoàn hảo (EVPI) là sự gia tăng lợi nhuận mong đợi dẫn đến kết quả nếu biết chắc sự kiện đó sẽ xảy ra CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ ỨNG DỤNG VÀO BÀI TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH 9/14/15 Trang... CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ ỨNG DỤNG VÀO BÀI TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH 9/14/15 Trang 26 QUYẾT ĐỊNH CÓ XÁC SUẤT UIT - HCM Tính EVSI Bước 1: Ấn định quyết định tối ưu và lới nhuận mong mỏi cho kết quả khả dĩ của mẫu dùng xác suất hậu nghiệm cho sự kiện Bước 2: Tính giá trị kỳ vọng của lợi nhuận tối ưu này Bước 3: Trừ EV của quyết định tối ưu nhận được mà không dùng đến thông tin mẫu với giá trị được tính ở bước (2) CÂY... 9/14/15 Trang 20 QUYẾT ĐỊNH CÓ XÁC SUẤT UIT - HCM Cách tính EVPI Bước 1: Xác định lợi nhuận tối ưu ứng với từng sự kiện (EVWPI –giá trị kì vọng với thông tin hoàn hảo) Bước 2: Tính giá trị kỳ vọng của lợi nhuận tối ưu (MaxEMVi) Bước 3: Trừ EMV của các quyết định tối ưu với số tiền xác định trong bước (2) CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ ỨNG DỤNG VÀO BÀI TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH 9/14/15 Trang 21 QUYẾT ĐỊNH CÓ XÁC SUẤT UIT... thái đó Các quyết định cho giá trị kỳ vọng tốt nhất sẽ được chọn CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ ỨNG DỤNG VÀO BÀI TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH 9/14/15 Trang 16 QUYẾT ĐỊNH CÓ XÁC SUẤT UIT - HCM Giá trị kỳ vọng (Expected Monetary Value) Giá trị kỳ vọng của phương án quyết định là tổng các tích của giá trị được mất của từng sự kiện với xác suất của trạng thái đó Giá trị kỳ vọng (EV) của phương án quyết định di là: N EMV(di) . TRUNG THÀNH TRẦN LỆ THỦY CÀI ĐẶT CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ ỨNG DỤNG VÀO BÀI TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH HỆ HỖ TRỢ QUYẾT ĐỊNH UIT - HCM CÀI ĐẶT CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ ỨNG DỤNG VÀO BÀI TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH   . !" 1. GIỚI THIỆU VỀ RA QUYẾT ĐỊNH VÀ CÂY QUYẾT ĐỊNH 1. GIỚI THIỆU VỀ RA QUYẾT ĐỊNH VÀ CÂY QUYẾT ĐỊNH 2. CQĐ TRONG BÀI TOÁN QUYẾT ĐỊNH CHO VAY VỐN 2. CQĐ TRONG BÀI TOÁN QUYẾT ĐỊNH CHO VAY VỐN 3 !" d  e&$%&'()*+,-./(VIN8F%V8[(+]:(+b883T303N-8(:0$%&'()*+Y  Cây quyết định bao gồm bốn thành phầnf • Nhánh: là một biến cố hay chiến lược nối hai nút hay một nút và kết quả • Nút sự kiện: là một điểm trên cây quyết định được biểu diễn bằng hình tròn và