机器学习——决策树（上）原理

Posted 2022-11-30 Lyndon_zheng

Decision tree

决策树是机器学习中一种基本的分类和回归算法，是依托于策略抉择而建立起来的树。其主要优点是模型具有可读性，分类速度快，易于理解。决策树的思想主要来源于Quinlan在1986年提出的ID3算法和1993年提出的C4.5算法，以及有Breiman等人在1984年提出的CART算法。由于本章内容较多，将分两篇介绍决策树的原理和算法实现。

1.什么是决策树

决策树简单来说就是带有判决规则（if-then）的一种树，可以依据树中的判决规则来预测未知样本的类别和值。用一个网上通俗易懂的例子（相亲）来说明：

• 女儿：年纪多大了？
• 母亲：26
• 女儿：长相如何？
• 母亲：挺帅的
• 女儿：收入如何？
• 母亲：不算很高，中等情况
• 女儿：是公务员不？
• 母亲：是，在税务局上班

• 女儿：那好，我去见见

  这个女孩的在决定是否去相亲的过程就是一个典型的分类决策过程。相当于通过年纪、长相、收入和是否公务员等标准来决定是否去相亲， 其决策过程可以用下面的决策树来表示：
  
  简单来说，就是女孩会依据一定的规则来选择是否相亲。而且如果她事先将这个规则告诉自己的母亲，母亲就可以直接依据这个分类规则知道女儿是否想去参加这个相亲，即分类结果的是与否。

2.决策树模型和学习

在了解决策树的一个直观定义后，我们来看在数学上如何表达这种分类方法。
定义： 决策树是一个属性结构的预测模型，代表对象属性和对象值之间的一种映射关系。它又节点（node）和有向边（directed edge）组成，其节点有两种类型：内节点（internal node）和叶节点（leaf node），内部节点表示一个特征或属性，叶节点表示一个类。
如上图所示的相亲例子，蓝色的椭圆内节点表示的是对象的属性，橘黄色的矩形叶节点表示分类结果（是否相亲），有向边上的值则表示对象每个属性或特征中可能取的值。
决策树的学习本质上是从训练集中归纳出一组分类规则，得到与数据集矛盾较小的决策树，同时具有很好的泛化能力。决策树学习的损失函数通常是正则化的极大似然函数，通常采用启发式方法，近似求解这一最优化问题。
决策树学习算法包含特征选择、决策树生成与决策树的剪枝。决策树表示的是一个条件概率分布，所以深浅不同的决策树对应着不同复杂程度的概率模型。决策树的生成对应着模型的局部选择（局部最优），决策树的剪枝对应着全局选择（全局最优）。决策树常用的算法有ID3，C4.5，CART，下面通过一个简单的例子来分别介绍这几种算法。

上图是一个比较典型的决策树分类用的贷款申请样本数据集：样本特征$x^(i)$ 的类型有年龄、是否有工作、是否有房子和信贷情况，样本类别$y^(i)$ 取值是两类是、否，最终的分类结果就是根据样本的特征来预测是否给予申请人贷款。在介绍算法之前，我们先介绍几个相关的概念：

• 奥卡姆剃刀定律（Occam’s Razor, Ockham’sRazor）又称“奥康的剃刀”，是由14世纪逻辑学家、圣方济各会修士奥卡姆的威廉（William of Occam，约1285年至1349年）提出。这个原理称为“如无必要，勿增实体”，即“简单有效原理”。该定律在算法结构、机器学习等程序设计中有广泛的应用，在吴军所著的《数学之美》中也多次提到google大牛在设计算法时会优先考虑该准则。决策树的构建也是如此，越是小型的决策树越是有性能优势。
• 信息熵$H(X)$：信息熵是香农在1948年提出来量化信息的信息量的。熵的定义如下：
  $$H(X)=-\\sum_i=1^np_i\\log p_i$$
  其中，X表示的是该事件取的有限个值的离散随机变量，$p_i$ 则是每个随机变量在整个事件中的概率。如上图所示，没分类前是否贷款的信息熵为：$H(X)=-\\frac615\\log\\frac615-\\frac915\\log\\frac915=0.971$ 熵的大小就表明了随机变量的不确定性。比如如果给这15个人都贷款，即贷款结果都是是，那么信息熵则为：$H(X)=-\\frac1515\\log\\frac1515=0$ ，即信息是确定的。分类的最终目的就是使信息熵最小，即通过特征可以最大概率的确定事件。
• 条件熵$H(Y|X)$： 表示在已知随机变量$X$ 的条件下随机变量$Y$的不确定性，定义为：
  $$H(Y|X)=\\sum_i=1^np_iH(Y|X=x_i)$$
  其中$p_i=P(X=x_i)$， 即变量中$x_i$ 的概率；$H(Y|X=x_i)$ 是$X=x_i$ 时$Y$ 的熵，即$Y$ 的不确定度。如上图所示，$X$ 为年龄时，$H(Y|X=1)=-\\frac25\\log\\frac25-\\frac35\\log\\frac35=0.971$ 同理可得$H(Y|X=2)=0.971，H(Y|X=3)=0.722$ ，最后的条件熵为： H(Y|X)=13∗0.971+13∗0.971+1Python机器学习（十九）决策树之系列二—C4.5原理与代码实现

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