决策树——Decision Tree

Posted 2020-12-02 terieqin

前言

生活中有很多利用决策树的例子。西瓜书上给的例子是西瓜问题（讲到这突然想到书中不少西瓜的例子，难道这就是它西瓜封面的由来？）。大致意思是，已经有一堆已知好瓜坏瓜的西瓜，每次挑取西瓜的一条属性，将西瓜进行分类。然后在分类的西瓜中，继续挑取下一条属性进行更加细致的划分，直到所有的属性被用完。

这个例子有一个隐含的前提，就是给出所有的属性，它唯一地决定西瓜的好坏。意思是，不存在两个都是好瓜的瓜，或者都是坏瓜的瓜，它们的所有属性都相同。这有点类似数据库中的实体完整性。这样，你才能通过构建的决策树，按照它的用来分类的属性的顺序，每次前进一个分支，直到最后一层就能知道待测西瓜是否是好瓜。

但是如果由许多瓜，有好瓜也有坏瓜，他们的属性都相同的时候，就意味着你沿决策树到达叶子节点的时候，面临多种选择。这时候，可以选择出现次数最多的瓜种作为结果返回。

（这是用手机从西瓜书上拍下来的。结果上传的时候才发现忘记设置照片大小了，2M）

决策树的最关键的问题是，如何选择划分属性的顺序才能使得决策树的平均性能最好（即平均在树上走最少的路径就可以知道结果）。比如说，如果触感就能够唯一决定一个瓜是否是好坏，但是触感确实放在最后进行划分的，那么前面走的所有步骤都是多余的。如果一开始就用触感来进行划分，那么只需要走一步，就能够知道西瓜是否是好瓜。

下面来解释一个概念，它能够决定用何种属性进行划分。

熵

划分数据集最大的原则就是：将无序的数据变得更加有序。我们选取的是，能够将数据划分得“最有序”的属性。换句话说，选取能够给出最多信息的属性进行划分。打个比方，我要判断一个蚊子是否是母蚊子，你首先告诉我它有翅膀。可是所有的蚊子都有翅膀，这对我进行分类毫无意义，就称“有无翅膀”这一属性完全没有给出任何信息。如果你告诉我它经常在你身边上下腾飞骚扰你，那么我能够给出八成的可能说它是母蚊子，就说它给出了部分信息。你如果告诉我它会吸血，那母蚊子没跑了。“会不会吸血”这一属性给出了决定性的信息。

熵（Entropy）定义为信息的期望值，它在物理学上表示物质的混乱程度。在信息学上可以作类比。熵增加，表示信息更加混乱，熵减，表示信息更加有序。假设划分之前，这堆西瓜的熵是$Ent(D)$，按照某种属性划分之后这堆西瓜的熵是$Ent(D‘)$，注意后者一定小于等于前者。否则划分就没有任何意义。这两者的差，就是这个属性对于这堆西瓜有序化的贡献。下面说明熵的计算方法：

假设样本集$D$中，第$k$类样本所占的比例为$p_k$,那么$D$的熵：

$Ent(D) = - Sigma p_klog_2p_k$

这里约定$p_k = 0$时，$p_klog_2p_k  = 0$。当这样本集被某个属性划分成$v$份之后，熵就是所有子集的熵的和：

$Ent(D‘) = -Sigma Ent(D^i)   ,i = [1,...,v]$

但是，每个样本子集中划分到的样本数量不一样，需要对每个子集的熵进行加权：

$Ent(D‘) = -Sigma frac{|D^i|}{|D|}Ent(D^i)   ,i = [1,...,v]$

于是熵增就定义为

$Gain(D,a) = Ent(D) - Ent(D‘) = Ent(D) - Sigma frac{|D^i|}{|D|}Ent(D^i) ,i = [1,...,v]$

表示，按照属性a对D进行划分熵的增益。显然，增益越大，表示越应该提前使用该属性进行划分。

下面给出计算熵增的python2.x 代码

def calcShannonEnt(dataSet):
    numEntries = len(dataSet)
    labelCounts = {}
    for featVec in dataSet:
        currentLabel = featVec[-1]
        if currentLabel not in labelCounts.keys():
            labelCounts[currentLabel] = 0
        labelCounts[currentLabel] += 1
    shannonEnt = 0.0
    for key in labelCounts:
        prob = float(labelCounts[key])/numEntries
        shannonEnt -= prob*log(prob,2)
    return shannonEnt

这里的dataSet，由多个向量组成，每个向量代表一个样本。这里的向量的最后一个元素代表该样本的类别。这不同于之前的KNN算法。KNN的类别和属性是分开表示的。

第一个for循环计算每个类别的概率。第二个for循环计算熵。

决策树完整算法

输入：样本集D，每个样本包含他们的属性（值）和类别。

输出：决策树

算法描述：

1. 选择一个最好的划分属性
2. 用最好的属性划分D，并从属性列表中删除该属性。
3. 对每个子集，如果属性已经用完，返回类别标签。否则对每个子集，重复1步骤。

python2.x 代码实现

# 使用坐标为axis的属性划分dataSet，将该属性的值等于value的样本返回。并且从样本中删除该属性
def splitDataSet(dataSet,axis,value):
    retDataSet = []
    for featVec in dataSet:
        if featVec[axis] == value:
            reducedFeatVec = featVec[:axis]
            reducedFeatVec.extend(featVec[axis+1:])
            retDataSet.append(reducedFeatVec)
    return retDataSet

# 选择最好的划分属性，它返回的是属性在属性向量中的位置（坐标）
def chooseBestFeatureToSplit(dataSet):
    numFeatures = len(dataSet[0]) - 1
    baseEntropy = calcShannonEnt(dataSet)
    bestInfoGain = 0.0
    bestFeature = -1
    for i in range(numFeatures):
        featList = [example[i] for example in dataSet]
        uniqueVals = set(featList)
        newEntropy = 0.0
        for value in uniqueVals:
            subDataSet = splitDataSet(dataSet,i,value)
            prob = len(subDataSet)/float(len(dataSet))
            newEntropy += prob * calcShannonEnt(subDataSet)
        infoGain = baseEntropy - newEntropy
        if(infoGain>bestInfoGain):
            bestInfoGain = infoGain
            bestFeature = i
    return bestFeature

# dataSet 中的向量包含了属性和类别
def createTree(dataSet,labels):
    # 取所有的类别
    classList = [example[-1] for example in dataSet]
    # 如果所有的类别都相同，就返回
    if classList.count(classList[0]) == len(classList):
        return classList[0]
    # 如果dataSet中已经没有属性了，表示所有的属性已经被遍历完，就返回出现次数最多的属性
    if len(dataSet[0] == 1):
        return majorityCnt(classList)
    # 选择一个最好的划分属性
    bestFeat = chooseBestFeatureToSplit(dataSet)

    bestFeatLabel = labels[bestFeat]
    myTree = {bestFeatLabel:{}}
    del(labels[bestFeat])
    featValues = [example[bestFeat] for example in dataSet]
    uniqueVals = set(featValues)
    for value in uniqueVals:
        subLabels = labels[:]
        myTree[bestFeatLabel][value] = createTree(splitDataSet(dataSet,bestFeat,value),subLabels)
    return myTree

def majorityCnt(classList):
    classCount={}
    for vote in classList:
        if vote not in classCount.keys():classCount[vote] = 0
        classCount[vote]+=1
    sortedClassCount = sorted(classCount.iteritems(),
                              key = operator.itemgetter(1),reverse = True)
    return sortedClassCount[0][0]

这里的决策树用的是python的字典嵌套来表示。字典每一层的key由属性名和属性值交替，如果这一层的key是属性名，表示由该属性名进行划分，下一层的字典就是该属性的所有可能的取值。然后每一个对于每一个取值，再选一个属性名。如果没有属性名可选，最终的字典就是类别。具体的含义可以参考这篇博客：python中字典{}的嵌套。他里面用的例子刚好是这篇机器学习的代码。

最后一个函数是为了解决叶子节点有多种结果情况。选择出现次数最多的结果返回。函数createTree中第二个参数labels是属性的名称，一般类型是字符串，比如‘色泽’，‘外观’，‘触感’之类的。而第一个参数dataSet中的属性是属性的值。

其他

上述代码中构造的决策树是一个嵌套字典。具体如何使用，其实就是下标索引，在上面给出的博客中也有讲。

决策树的构建过程耗时比较长，但是构建好之后测试样本就很快。他不同于上一篇的KNN，KNN每次需要测试样本的时候，都需要重新训练一次，即‘懒惰学习’。决策树只有在拿到新的训练样本的时候才需要训练，以后需要测试样本都可以调用已经构建好的决策树，即‘急切学习’。关于构建出来的用嵌套字典表示的决策树如何绘制出来和存储，在《机器学习实战》里面也有详细提到，分别用matplotlib和pickle库。因为我这两个都不会用，python也是先学不到两周，还需要学习，所以就不搬运了。如果什么时候觉得这非常需要作篇博客以表学习，那到时就另起一篇，放在python分类中。

增益率

西瓜书还提到这个概念。

是想，如果把训练样本的每一个样本都作编号，然后把编号也作为属性参与决策。通过计算，编号产生的信息熵增益达到0.998，远高于其他属性。这很好理解：每一个编号都产生一个分支，每个分支仅仅包含一个样本，这样就完全不需要考虑其他属性了。然而，这样的决策树并不具有泛化能力，无法对新样本做出有效预测。

信息增益准则对取值数目多的属性有偏好。意思是，一个属性的取值越多，越有可能被选为当前最好的划分属性。为了解决这种偏好带来的不利映像，著名的C4.5决策树算法不直接使用信息增益，而是使用“增益率”来选择最优划分属性。增益率定义为：
$Gain\\_ratio(D,a) = frac{Gain(D,a)}{IV(a)}$

其中

$IV(a) = -Sigma frac{|D^v|}{|D|}log_2frac{|D^v|}{|D|}$

$IV(a)$称为属性a的“固有值”。属性a的可能取值越多，固有值越大，增益率越小。可以看到，原本的信息增益使用属性的固有值进行了加权，消除了原本算法对取值数目多的属性的偏好带来的影响。

西瓜书上还有一段：

需要注意的是，增益率准则对可取值数目较少的属性有所偏好，因此，C4.5算法并不是直接选择增益率最大的候选划分属性，而是使用了一个启发式：先从候选划分属性中找出信息增益高于平均水平的属性，再从中选择增益率最高的。