决策树 – 分类

Posted 2020-11-23 xiashiwendao

决策树算法

如何能够基于既有的数据来进行分类和回归？决策树是解决这类问题的机器学习模型。

解决思路是：通过样本特征的三个数字特征：1）满足特征值的样本数量；2）1）样本的分类各自数量有多该少；3）总的样本数量，来作为input参数，通过构建/选择的模型就计算出来该特征的指标，对于ID3而是信息增益，C4.5是最大信息增益比，CART则是gini指数；有了一系列特征指标之后，从中按照某种规则（比如指标最大）来挑选节点（节点值），然后剔除掉这个特征，再从剩下的特征中再选择其孩子节点是哪个。

决策树算法（启发函数）包括：ID3，C4.5以及CART，scikit learn的Decision Tree实现的是CART，这也说明CART是最重要的算法。这里为什么叫启发式函数？就是因为其实采用各种函数，其实并不一定能够保证是最优划分，只是一种划分的方式，后续还需要通过类似于剪枝，重新构建等方式来对树的节点进行优化。

ID3只用于离散的分类；C4.5可以用于基于连续值的分类，其原理是将连续值进行数据分段，针对每一段进行作为节点划分；CART则是不仅可以用于各种类型数据的分类（连续好离散的），还可以用于回归分析（这一点通过Class And Regression Tree的命名可以看到），这里CART对于连续值的处理C4.5是一致的；

三者之间的关系也是递进的；ID3算法是基于最大信息增益，什么是信息增益？首先要明白经验熵，熵描述的是研究对象活跃度的数字，从物理学（热力学）角度来讲，熵是什么呢？熵是微观状态空间某集合中所包含的点的数目之对数，这些点对应于一个同样的宏观态（ n ）。 在信息学领域，香农借鉴了这个概念，用来熵这个概念描述信息的不确定度，熵值越高，代表越不确定。描述分类熵值的公式如下所示：

数据集D中，分类Ck的熵值之和就是数据集D的熵值；比如一个100个样本，A分类有20个，B分类有30，C分类有50个，那么C0 = 20，C1=30，C2=50，D=100。

描述指定特征A的经验熵值如下：

Di代表取特征A的第i个的特征值的样本集合（D的子集），Dik代表第i个特征，其中属于第k个分类的样本集合；举个例子，100个人（样本D），国籍（特征A）为中国人（i=0）50个，美国人（i=1）30个，韩国人（i=2）20个；其中50个中国人中青年人（k=1）为15个，男人(k=2)26个；那么D=100，D1=50，D2=30，D3=20，D11=15，D12=26。

信息增益描述的是指定特征的确定性，增益越大说明特征越稳定（注意这个增益是整体相对于指定特征的，越大说明特征的稳定），公式如下：

g(D, A) = H(D) - H(D|A)

这样信息增益越大=>熵值越小=>确定性越高，所以要选择信息增益最大的那个字段作为区分字段，当然极端的直接的将该字段作为叶子节点的父节点，旗下直接就是分类结果；

但是这样的决策有一个缺点，就是你会发现因为公式是Xlog2X，具有越多的特征值的特征，每个特征值的熵值较小，导致其H(D|A)越小，比较极端情况，如果是选取ID特征做研究，因为所有的样本都是只有唯一值，所以log值为0（Dik=1，Di=1,Dik/Di = 1)。

C4.5在算法方面做了改善，不在仅仅看信息增益，而是看信息增益和D关于A的取值熵的比值，有了这个比值，一定程度上削减了多特征值对于结果的影响。

上述公式中Di是特征A的第i个特征值，其含义和上面描述的Dik是一样的；所以在H(D|A)计算过程中因为特征值多而占的"便宜"，会因为分母除以了类似的算子，而得以抵消（惩罚）。

CART采用的度量对象时Gini指数，很多书籍描述其为纯度，其实解释为"混杂度"更加合适一些，因为Gini指数=0，代表纯度最高（稳定性确定性最好）。

CART在构建树的时候，每次都是选择gini指数最小（稳定性好的）的特征的条件来作为二叉树的节点来进行构建（CART的树和ID3以及C4.5之间的区别还在于CART是一棵二叉树）：

另外，在构建决策树的时候，可能很多时候都不一样，这个是因为在每次构建决策树的时候，取出的构建样本都不一样，可能会导致特征对应的特征数字会有出入，所以会不一样，比如在随机森林里面，每次都是用一部分的数据来构建子树，然后放回采样构建下一颗子树，所以会有森林里面的决策树都不一样的。

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关于决策树的决策概率

在分类模型上，因为决策树节点大部分都是不纯洁的，所以在使用训练样本构建树的时候，最终在各个叶子结点上的样本一部分是A分类，一部分B分类等等，那么这意味着在每个叶子节点上，每个分类是有一定概率的（基于此次样本训练出来的结果），假设是一个二分类的模型，针对某个叶子结点，最终落入了100个训练样本，A分类是80个，B分类是20个；如果我们使用predict返回的当然的是A分类，但是对于决策树还提供了一个predict_proba函数，通过这个函数可以知道预测的每种分类（A：80%，B: 20%）的概率是怎么样的；

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关于剪枝（Pruning）

构建决策树的问题：树的构建是会过拟合的（测试集表现得很好，但是验证集表现比较差），所以需要对树进行剪枝来提高其泛华能力；构建树的启发式算法有研究表明差别并不是很大（毕竟大家都是启发式的算法，并非最优算法），关键在于剪枝。

解决过拟合的方案：剪枝本质就是删掉一些叶子节点，让父节点成为叶子节点，让剪之后的叶子节点更加憨厚，泛华性好一些。

方案的实现：剪枝有很多算法，这里讲一下CART的CCP（Cost Complexity Pruning，代价复杂度）算法，原理是对所有的父节点（非叶子节点）都计算一下减去其子节点前后的误差值，计算误差增加率：

α = [R(t) - R(T)] / (|L(T)| - 1)

其中alpha值最小的节点，剪掉其子节点。为什么选择最小的呢？说明其子节点进行细化分支的价值并不是很明显。所以直接剪去；然后继续遍历计算误差增加率，选择最小的进行剪枝，迭代进行，一直到最小的α<=0剪枝结束，因为这意味再剪下去已经没有意义了。

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推广

其实你会发现决策树的过程和梯度下降类似，首先二者都是启发式的建模过程，通过迭代来求得局部最优；对于决策树而言，基于熵值，gini值等来判断特征的稳定程度，基于启发式函数来决定谁来作为分支节点，然后通过剪枝来进行迭代优化；对于梯度喜爱而言，则是开始启发式的指定参数θ值，然后通过计算梯度值来获得下一个调整θ值；两者都无法通过穷举获得最优解，只是通过局部最优来作为最终结果。

其实，从本质上面来讲二者都是贪心算法，因为每一步选择的都是局部优化，即当前指标值最好的，比如在决策树，每次节点的划分都是信息增益/比值/gini指数最大最小；对于梯度下降，参数θ每次变化的方向都是切线方向，或者说变小的方向，当然对于Line regression的损失函数是凸函数，这种方式可以找到全局最低点，但是对于其他形式的曲线，则碰到的第一个低点（第一次损失函数增值了）不一定是最全局最低点。诸如此类

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另外，对于CART的回归实现，是另外一套基于损失函数最小化的算法，这个另外再写一篇文章来说明。

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