决策树

这篇博客详细写了熵，信息增益和信息增益率的区别，可参考阅读：http://blog.csdn.net/cyningsun/article/details/8735169

这篇博客主要是听了唐宇迪课程泰坦尼克号预测的一些笔记

决策树算法本身不难理解，关键是如何决定哪个特征做根节点，也就是这些特征在决策树这颗树中的层次问题 

引入熵的概念解决这个问题

 

举个例子：通过outalook,temperature,humidity,windy这四个特征决定今天是否能够出去玩

 

     一共14个样本，基于每个特征下面的值划分样本可得到如下结果

上面的结果是根据信息增益计算得来的，但是根据信息增益计算的到决策树就真的一点问题都没有吗？显然不是的，如果我们给上面的例子加一个特征，ID，14个样本的ID分别为1234567891011121314，此时对ID这个特征来说，ID=1，那么得到的play只有一种可能，就是no，那么此时信息熵=(-1*log21)*1/14,外面这个1/14是特征ID为1的概率，此时信息熵为0，那么原始信息熵为0.94，显然选择ID特征作根节点是合适的，如果用信息增益作为指标的话，但是仔细思考，ID真的能够作为根节点吗？最能决定play值的是它的序号吗？显然不是的，因此提出了信息增益率的概念

信息增益率则计算如下：

gainratio(Attribute)=gain(Attribute)IntrinsicInfo(Attribute)