在2006年12月召开的 IEEE 数据挖掘国际会议上（ICDM， International Conference on Data Mining），与会的各位专家选出了当时的十大数据挖掘算法（ top 10 data mining algorithms ），可以参见文献【1】。本博客已经介绍过的位列十大算法之中的算法包括：
- [1] k-means算法（http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/50570824）
- [2] 支持向量机SVM（http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/49885481）
- [3] EM算法（http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/50626088）
- [4] 朴素贝叶斯算法（http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/50441927）
- [5] kNN算法（http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/6496222）
因为原文较长，我尝试把它们分散成几篇。本文是决策树模型系列中的第二篇，希望你在阅读本文之前已经对《数据挖掘十大算法之决策树详解（1）》中之内容有较深入理解。决策树模型是一类算法的集合，在数据挖掘十大算法中，具体的决策树算法占有两席位置，即C4.5和CART算法，本文都会介绍到它们。
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ID3算法
ID3和C4.5都是由澳大利亚计算机科学家Ross Quinlan开发的决策树构建算法，其中C4.5是在ID3上发展而来的。下面的算法描述主要出自文献【3】。
ID3算法的核心是在决策树各个结点上应用信息增益准则选择特征，递归地构建决策树。具体方法是：从根结点（root node）开始，对结点计算所有可能的特征的信息增益，选择信息增益最大的特征作为结点的特征，由该特征的不同取值建立子结点；再对子结点递归地调用以上方法，构建决策树；直到所有特征的信息增益均很小或没有特征可以选择为止。最后得到一棵决策树。ID3相当于用极大似然法进行概率模型的选择。 下面我们给出一个更加正式的ID3算法的描述：
输入：训练数据集D，特征集A，阈值ϵ；
输出：决策树T。
-
若D中所有实例属于同一类Ck，则T为单结点树，并将类Ck作为该结点的类标记，返回T；
-
若A=∅，则T为单结点树，并将D中实例数最大的类Ck作为该结点的类标记，返回T;
-
否则，计算A中各特征对D的信息增益，选择信息增益最大的特征Ag；
(1) 如果Ag的信息增益小于阈值ϵ，则置T为单结点树，并将D中实例数最大的类Ck作为该结点的类标记，返回T；
(2) 否则，对Ag的每一可能值ai，依Ag=ai将D分割为若干非空子集Di，将Di中实例数最大的类作为标记，构建子结点，由结点及其子结点构成树T，返回T； -
对第i个子结点，以Di为训练集，以A−{Ag}为特征集，递归地调用步骤(1)~(3)，得到子树Ti，返回Ti。
下面我们来看一个具体的例子，我们的任务是根据天气情况计划是否要外出打球：
首先来算一下根节点的熵：
然后再分别计算每一种划分的信息熵，比方说我们选择Outlook这个特征来做划分，那么得到的信息熵为
据此可计算采用Outlook这个特征来做划分时的信息增益为
同理，选用其他划分时所得到之信息增益如下：
取其中具有最大信息增益的特征来作为划分的标准，然后你会发现其中一个分支的熵为零（时间中阈值可以设定来惩罚过拟合），所以把它变成叶子，即得
对于其他熵不为零（或者大于预先设定的阈值）的分支，那么则需要做进一步的划分
根据上述的规则继续递归地执行下去。最终，我们得到了如下一棵决策树。
C4.5算法
C4.5是2006年国际数据挖掘大会票选出来的十大数据挖掘算法之首，可见它应该是非常powerful的！不仅如此，事实上，C4.5的执行也相当的straightforward。
C4.5算法与ID3算法相似，C4.5算法是由ID3算法演进而来的。C4.5在生成的过程中，用信息增益比来选择特征。下面我们给出一个更加正式的C4.5算法的描述：
输入：训练数据集D，特征集A，阈值ϵ；
输出：决策树T。
- 如果D中所有实例属于同一类Ck，则置T为单结点树，并将Ck作为该结点的类，返回T；
- 如果A=∅，则置T为单结点树，并将D中实例数最大的类Ck作为该结点的类，返回T；
- 否则，计算A中各特征对D的信息增益比，选择信息增益比最大的特征Ag；
(1) 如果Ag的信息增益比小于阈值ϵ，则置T为单结点树，并将D中实例数最大的类Ck作为该结点的类，返回T；
(2) 否则，对Ag的每一可能值ai，依Ag=ai将D分割为若干非空子集Di，将Di中实例数最大的类作为标记，构建子结点，由结点及其子结点构成树T，返回T； - 对结点i，以Di为训练集，以A−{Ag}为特征集，递归地调用步骤(1)~(3)，得到子树Ti，返回Ti。
How to do it in practice?
易见，C4.5跟ID3的执行步骤非常类似，只是在划分时所采用的准则不同。我们这里不再赘述。但是这里可以来看看在实际的数据分析中，该如何操作。我们所使用的数据是如下所示的一个csv文件，文件内容同本文最初给出的Play Ball例子中的数据是完全一致的。
本博客之前介绍的实例中，已经分别演示过用R语言、Python，或者Matlab进行数据挖掘的方法，这里将演示另外一种常用的数据挖掘工具Weka的使用。Weka是由新西兰怀卡托大学开发的一款基于Java的免费的数据挖掘工具，你可以从下面的链接中下载得到它：
使用Weka进行数据挖掘是非常容易的，你不再需要像R语言或者MATLAB那样编写代码或者调用函数。基于GUI界面，在Weka中你只需要点点鼠标即可！首先我们单击“Explorer”按钮来打开操作的主界面，如下图所示。
然后我们单击“Open File…”，并从相应的目录下选择你要用来进行模型训练的数据文件，如下图所示。
Weka提供了非常易于操作的各种数据预处理功能，你可以自己尝试探索一下。注意到属性Day其实在构建决策树时是不需要的，我选中该属性，并将其移除，如下图所示。
完成数据预处理后，我们就可以开始进行模型训练了。因为我们是要建立决策树，所以选择“Classify”选项卡，然后在“Classifier”中选择J48。你可以能会疑惑我们不是要使用C4.5算法建立决策树吗？为什么要选择J48呢？其实J48是一个开源的C4.5的Java实现版本（J48 is an open source Java implementation of the C4.5 algorithm），所以J48就是C4.5。
然后你可以自定义的选择“Test options”中的一些测试选项，这里我们不做过多说明。然后单击“Start”按钮，Weka就为我们建立了一棵决策树，你可以从“Classifier output”栏目中看到模型训练的一些结果。但是对于决策树而言，你可以觉得文字看起来还不够直观。不要紧，Weka还为你提供了可视化的决策树建模呈现。为此，你需要右键单击刚刚训练好的模型，然后从右键菜单中选择“Visualize tree”，如下图所示。
最后我们得到了一棵与前面例子中相一致的决策树，如下图所示。
在后续的决策树系列文章中，我们将继续深入探讨CART算法等相关话题。
（未完，待续…）
参考文献
【1】Wu, X., Kumar, V., Quinlan, J.R., Ghosh, J., Yang, Q., Motoda, H., McLachlan, G.J., Ng, A., Liu, B., Philip, S.Y. and Zhou, Z.H., 2008. Top 10 algorithms in data mining. Knowledge and information systems, 14(1), pp.1-37. (http://www.cs.uvm.edu/~icdm/algorithms/10Algorithms-08.pdf）
【2】Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, Vipin Kumar, 数据挖掘导论，人民邮电出版社
【3】李航，统计学习方法，清华大学出版社
【4】http://www.saedsayad.com/decision_tree.htm
【5】https://www.cise.ufl.edu/~ddd/cap6635/Fall-97/Short-papers/2.htm
如果你对机器学习和数据挖掘感兴趣，你还可以参考我的高能资源帖：
【6】机器学习与数据挖掘网上资源搜罗
【7】机器学习与数据挖掘的学习路线图