【人工智能 | 机器学习 | 理论篇】决策树（decision tree）

本文主要是介绍【人工智能 | 机器学习 | 理论篇】决策树（decision tree），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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1. 基本流程

二分类任务决策树流程：

决策树：包含 1个根结点、若干个内部结点、若干个叶结点。叶结点对应决策结果，内部结点对应属性测试

决策树训练过程
决策树训练时，有 3 种情况会导致递归 return

1. 结点包含的样本同属于同一类别，无需划分
2. 属性值完全一致，或者属性集为空（递归边界条件）
3. 样本集合为空

对第1、2点区别：
样本同属于同一类别，指的是 D 的 y 值取值相同，此时无需划分
属性值完全一致，但是对应的 y 值可能有多个，此时也无需划分。一个原因导致多个结果，不能界定该原因具体会导致哪个结果

第1点关注的是决策树的目标输出
第2点关注的是输入特征

对于2，可以把当前结点标记为叶结点，将类别 y 设定为 取值最多 的类别（后验分布）
对于3，标记为叶结点，将类别设定为 父结点 所含样本最多的类别（先验分布）

对于3，样本划分过程有空集落入，可能由于：

• 划分过程中，样本被错误分类到其他子节点
• 过程的划分属性或者划分值导致某些子节点没有样本

这样处理是为了使模型处理不完美数据时也能正常工作，并给出合理的预测结果

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2. 划分选择

由 决策树学习算法 可知，算法的关键在于第 8 行：如何选择最优属性
随着划分过程不断进行，决策树的分支包含的样本应尽可能属于同一类别，即结点的 纯度 越来越高

2.1 信息增益

信息熵（information entropy）：度量样本集合纯度的指标

约定：若 p = 0，则 $plo{g}_2{p}_k=0$

$Ent(D)$ 的值越小，D 的纯度越高

信息增益（information gain）：
信息增益越大，用 a 来进行划分的 “纯度提升” 越大
即
$$a_{\ast }=\underset{a\in A}{argmax}Gain(D,a)$$

信息增益计算案例：

2.2 增益率

信息增益准则对取值数目较多的属性有偏好。例如把上述案例的编号作为划分属性，信息增益远大于其他属性。因为每个编号分支仅对应一个样本，分支结点的纯度最大。但这没有意义
增益率：减少信息增益准则对可取值数目较多的属性的偏好带来不利影响
增益率 对可取值较少的属性有偏好
信息增益 对可取值较多的属性有偏好
可以从划分属性中 找出信息增益高于平均水平的属性，再 从中选出增益率最高的

2.3 基尼系数

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3. 剪枝处理

剪枝：对付“过拟合”。过度学习导致决策树分支过多
基本策略：预剪枝、后剪枝
预剪枝：生成决策树过程中，划分结点前先估计。若当前结点的划分不能提升决策树的泛化能力，停止划分并将结点标记为叶结点
后剪枝：生成完决策树，自底向上检察非叶结点。若将该结点对应的子树替换为叶结点能提升泛化性能，则将该子树替换为叶结点

验证方法可使用前面章节提到的 “留出法”，事先预留部分数据作为验证集

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3.1 预剪枝

以下为原文：

对于结点2，3，4，按脐部的属性凹陷、稍凹、平坦将训练集归类。对于凹陷，1、2、3是好瓜，14是坏瓜。因此把 结点2 暂时判断为 好瓜。对于稍凹，6、7是好瓜，15、17是坏瓜。此时把结点3归纳为好瓜、坏瓜 对验证集精度计算是没有影响的。

如果某个结点划分的子结点，好瓜坏瓜的比例都是50%，验证集精度划不划分都是50%。个人觉得划分好点。可能划分后子结点的子结点能提升验证集精度。可能赚可能不赚，但至少不会亏

3.2 后剪枝

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4. 连续与缺失值

4.1 连续值处理

上述例子用到的都是离散属性来生成决策树。在现实学习任务中，常会遇到连续属性。连续属性的可取值数目是无限的，因此可以将 连续属性离散化

关键在于找到划分点 t。以连续值的二分类任务为例：

以下示例：





计算 $Gain(D,a)$，先计算根结点的熵$Ent(D)$ ，17瓜，8好9坏，得 $Ent(D)=0.9975$

1. 以 $t=0.381$ 为例，17个瓜分为2类，
2. 小于等于0.381的，4瓜，0好4坏；
3. 大于0.381，13瓜，8好5坏；
4. 计算 $Ent(D)$ 分别为 0，0.9612366。
5. $Gain=Ent(D)-\Sigma \frac{|D^{\prime }|}{|D|}Ent(D^{\prime })=0.9975-(0.9612366\ast \frac{13}{17}+0\ast \frac{4}{17})=0.262$

计算其他 t，得到的 $Gain$ 均小于此。所以选择 0.381 作为划分点

4.2 缺失值处理

将缺失值直接丢弃会造成样本浪费。考虑利用有缺失值的样例进行学习

• （1）如何在属性值缺失情况下进行划分属性选择？
• （2）给定划分属性，若样本在该属性上的值缺失，如何样本划分？

对于问题（1）

这部分就是把不缺失值的数据集单独拎出来，再计算时加个权重。

划分属性选择缺失值不参与

对于问题（2）

在a属性上的取值是样本在a上的取值，不是样本取值y

以下示例：








$\rho$ : 整个样本集中，无缺失值样本占的比例
$p_k$ : 无缺失值样本中，某类样本占的比例
$r$ ：无缺失值样本中，属性某个取值的样本占的比例

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5. 多变量决策树

这篇关于【人工智能 | 机器学习 | 理论篇】决策树（decision tree）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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