决策树算法

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0. 机器学习中分类和预测算法的评估：
    - 准确率
    - 速度
    - 强壮性
    - 可规模性
    - 可解释性
    
1. 决策树(decision tree)
    决策树是一个类似于流程图的树结构：
        - 每个内部结点表示在一个属性上的测试
        - 每个分支代表一个属性输出
        - 每个树叶结点代表类或类分布
    树的最顶层是根结点
    
2. 构造决策树的基本算法
2.1 熵(entropy)的概念
    变量的不确定性越大，熵也就越大
　　H(x) = -∑(P(x) * log(P(x)))
    
2.2 决策树归纳算法(ID3)
    选择属性判断结点
    信息获取量（信息增益）(Information Gain):Gain(A) = Info(D) - Info_A(D)　　　　　　# A是特征(属性)
    通过A来作为节点分类获取了多少信息

例子(怎么构造决策树)：

Info(D) = -(9/14) * log(9/14) - (5/14) * log(5/14) = 0.940 bits

Info_age(D) = (5/14) * (-(2/5) * log(2/5) - (3/5) * log(3/5))

　　　　　　+ (4/14) * (0)

　　　　　　+(5/14) * (-(3/5)* log(3/5) - (2/5) * log(2/5))

　　　　　　= 0.694 bits

以年龄为分类的信息获取量：

Gain(age) = Info(D) - Info_age(D) = 0.940 - 0.694 = 0.246 bits

同理：

Gain(income) = 0.029 bits, Gain(student) = 0.151 bits, Gain(credit_rating) = 0.048 bits

所以， 选择age作为第一个根结点.

接着：

可以看到，当age = middle_aged 时，结果全为yes，故这个结点就不需要再往下分了.

对于另外两个结点，重复最初的步骤，选择合适的属性进行往下分

不断重复，一直到分完，或者到达一个限制

ID3算法总结：

1. 树以代表训练样本的单个结点开始

2. 如果样本都在同一个类，则该结点成为树叶，并用该类标号(比较少见)

3. 否则， ID3算法使用称为信息增益的基于熵的度量作为启发信息，选择能够最好地将样本分类的属性. 该属性成为该结点的‘测试’或‘判定’属性.

4. 在这个例子中，所有的属性都是分类的，即离散值。若是连续属性必须离散化.

5. 对测试属性的每个已知的值，创建一个分支，并据此划分样本

6. ID3算法使用同样的过程，递归的形成每个划分上的样本判定树。一旦一个属性出现在一个结点上，就不必在该结点的任何后代上考虑它.

7. 递归划分步骤仅当下列条件之一成立停止：

　　(a) 给定结点的所有样本属于同一类

　　(b) 没有剩余属性可以用来进一步划分样本。在此情况下，使用多数表决.

　　　　这涉及将给定的结点转换成树叶，并用样本中的多数所在的类标记它。

其他算法：

　　1. C4.5

　　2. CART(Classification and Regression Trees)

　　共同点：都是贪心算法，自上而下

　　区别：属性选择度量方法不同：

　　　　ID3：信息增益(Information Gain)

　　　　C4.5:信息增益率(Gain Ratio)    -->    信息增益的熵 / 自身熵值

　　　　CART:GINI系数(Gini index)

决策树剪枝：

　　先剪枝

　　后剪枝

决策树的优点：

　　直观，便于理解，小规模数据集有效

决策树缺点：

　　处理连续变量不好(选择的阈值对结果影响很大)

　　类别较多时，错误增加的比较快

　　可规模性一般

决策树算法

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原文地址：https://www.cnblogs.com/YD2018/p/9648296.html