机器学习笔记五 决策树

Posted 2021-05-16 猛男Banana君

一、决策树模型&学习

1）决策树的定义：是一种基本的分类与回归方法。

2）决策树的学习分三个步骤：特征选择、决策树的生成、决策树的修剪。

3）决策树能表示给定特征条件下的条件概率分布。

4）决策树学习本质上是从训练数据集中归纳出一组分类规则。

5）决策树学习根据损失函数最小化建立模型，损失函数通常是正则化的极大似然函数，决策树学习的策略是以损失函数为目标函数的最小化。

二、特征选择

1）特征选择（划分选择）是为了使结点纯度更高。

2）特征选择的准则是信息增益或信息增益比。

3）信息增益：（ID3算法）
①定义：表示由于特征A使得对数据集D进行分类的不确定性减少的程度。

②公式：g(D,A)=H(D)-H(D|A)

③含义：值越大，样本集合用属性A来进行划分所获得的“纯度提升”越大，信息增益大的特征具有更强的分类能力。

信息增益率→C4.5算法
基尼指数→CART算法

信息增益和增益率越大越好，基尼指数越小越好。

4）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

三、决策树的剪枝

1）在决策树学习中将已生成的树进行简化的过程称为剪枝，通过极小化决策树整体的损失函数或代价函数来实现。

2）分类：预剪枝、后剪枝

两者对比：

四、随机森林

定义：随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于集成学习方法。