决策树

1.基本流程##

一棵决策树包含一个根结点、若干个内部结点和若干个叶结点;叶结点对应决策结果，其他每个节点则对应于一个属性测试;每个结点包含的样本集合根据属性测试的结果被划分到字节点中;根结点包含样本全集。从根结点到每个叶结点的路径对应了一个判定测试序列。决策树学习的目的是为了产生一个泛化能力强，即处理未见示例能力强的决策树，其基本流程遵循"分而治之"策略。

决策树学习基本算法

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输入：

训练集 D = {(x1,y1),(x2,y2),....(xm,ym)}

属性集A = {a1,a2,...ad}

过程:

函数TreeGenerate(D,A)

生成结点Node;
if D中样本全属于同一级别C then
    将node标记为C类叶结点;  ---递归返回，情形（1）
    return;
end if
if 属性集合A为空 或者 D中样本在A上取值相同 then
    将node标记为叶结点，其类别标记为D中样本数最多的类; ---递归返回，情形（2）
    return;
end if
从A中选择最优划分属性a;  ---在第二部分讨论如何获得最优划分属性
for a 的每一个值 a' do
    为node生成一个分支;
    另Dv表示D中在a上取值为a’的样本子集;
    if Dv为空 then
        将分支结点标记为叶结点，其类别标记为D中样本最多的类; ---递归返回，情形（3）
        return;
     else
        以TreeGenerate(D,A-a)为分支结点; ---从A中去掉属性a
     end if
end for

输出: 以node为根结点的一棵决策树

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决策树的生成是一个递归过程，在决策树基本算法中，有三种情形会导致递归返回：（1）当前节点包含的样本全部属于同一类别，无需 划分;（2）当前属性集为空，或是所有样本在所有属性上取值相同，无法 划分;（3）当前节点包含的样本集合为空，不能 划分;

在第（2）种情形下，我们把当前结点标记为叶结点，并将其类别设定为该结点中所含样本最多的类别，利用的当前结点的后验分布;

在第（3）种情形下，同样把当前结点标记为叶结点，但将其类别设定为其父结点所含样本最多的类别，把父结点的样本分布作为当前结点的先验分布;

2.划分选择##

1.信息增益

信息熵是度量样本集合纯度最常用的一种指标，假定当前样本集合D中第k类样本所占的比例为pk，则D的信息熵定义如下，

(Ent(D)=-sum_{k=1}^{|y|}p_{k} * log_{2}(p_{k})) （公式1）

假定离散属性a有V个可能的取值，{a1,a2,...aV}，使用属性a对样本集合D进行划分，会产生V个分支结点，其中第v个分支结点包含了D中所有再属性a上取值为av的样本，记为Dv，属性a对样本集合D进行划分所得的"信息增益"为，

(Gain(D,a) = Ent(D) - sum_{v=1}^{V}frac{|D_{v}|}{|D|} * Ent(D^{v})) （公式2）

一般而言，信息增益越大越大，说明使用属性a进行划分所获得的"纯度提升"越大，因此，我们可以用信息增益来进行决策树的划分属性选择，如下所示，

(a* = argmax G(D,a),ain A) （公式3）

ID3 决策树算法以信息增益为准则来选择划分属性。

2.信息增益率

实际上，信息增益准则对于可取值数目较多的属性有所偏好，为了减少这种偏好可能带来的不利影响，C4.5决策树算法没有直接使用信息增益，而是使用"增益率"来选择最有划分属性。

(GainRatio(D,a) = frac{Gain(D,a)}{IV(a)})

其中，(IV(a) = -sum_{v=1}^{V}frac{|D^{v}|}{|D|} * log_{2}frac{|D^{v}|}{|D|})

信息增益率对可取值数目较少的属性有所偏好，因此C4.5算法使用了启发式方法，先从候选划分属性中找出信息增益高于平均水平的属性，再从中选择信息增益率高的属性。

3,.基尼指数

CART决策树使用"基尼指数"来选择划分属性。

数据集合D的纯度可用基尼值来度量，

(Gini(D) = sum_{k=1}^{|y|}sum_{k^{'} e k}p_{k}p_{k^{'}} = 1 - sum_{k=1}^{|y|}p^{2}_{k})

Gini(D)返回应了从数据集D中随机抽取两个样本，其类别标记不一致的概率，Gini(D)越小，则数据集合D的纯度越高。

属性a的基尼指数定义为，

(GiniIndex(D,a) = sum_{v=1}^{V}frac{|D^{v}|}{|D|} * Gini(D^{v}))

3.减枝处理##

决策树减枝的基本策略有"预减枝"和"后减枝"。

预减枝是指再决策树生成过程中，对每个结点在划分前先进行估计，若当前结点的划分不能带来决策树泛化性能提升，则停止划分并将当前结点标记为叶结点。

后减枝则是先从训练集上生成一棵完整的决策树，然后自底向上对非叶结点进行考察，若将该结点对应的子树替换为叶结点能带来决策树泛化性能提升，则减该子树替换为叶结点。

1.预减枝

优点: 预减枝使得决策树的很多分支没有"展开"，这不仅降低了过拟合的风险，还显著减少了决策树的训练时间开销和测试时间开销。

缺陷: 有些分支的当前划分虽不能提升泛化性能、甚至可能导致泛化性能暂时下降，但在其基础上进行的后续划分却又可能导致性能显著提高;预减枝基于"贪心"本质禁止了这些分支展开，给预减枝决策树带来了欠拟合的风险。

2.后减枝

优点: 后减枝决策树通常比预减枝决策树保留了更多的分支，一般情形下，后减枝决策树的欠拟合风险很小，泛化性能往往优于预减枝决策树。

缺陷: 后减枝过程是在生成完全决策树之后进行的，并且要自底向上地对树中的所有非叶结点进行逐一考察，因此其训练时间开销比未减枝决策树和预减枝决策树都要大得多。

4.连续与缺失值##

1.连续值处理

C4.5 决策树采用二分法对连续属性进行处理。

2.缺失值处理

两个问题：

（1） 如何在属性值缺失的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，如何对样本进行划分？

问题（1），可以根据样本集合D中在属性a上没有缺失值的样本子集来判断属性a的优劣;

问题（2），若样本在划分属性上的取值已知，则将样本划入与其取值对应的子结点;若样本在划分属性上的取值未知，则将样本同时划入所有子结点;