决策树（下）

Posted 2020-10-16 小丑_jk

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了决策树（下）相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

CART树：

该树的生成就是递归的构建二叉决策树的过程，对回归树用平方误差最小化准则，对分类树用gini指数最小化准则，进行特征选择，生成二叉树。

（1）回归树

假设X和Y分别为输入和输出变量，Y为连续变量，给定数据集D＝{(x₁,y₁),(x₂,y₂),...(x_n,y_n)}

假设输入空间划分为M个单元R₁,R₂,...,R_M,并且在每个单元R_m上有一个固定的输出c_m，于是回归树模型可以表示为：

当输入空间划分确定时，可用平方误差

来表示回归树对于数据集的预测误差，用平方误差最小的准则求解每个单元的最优输出。单元R_m上的c_m的最优值是R_m的所有输入实例x_i对应的输出y_i的均值，下式子用于计算最小二乘法：

从每个子cart树中寻找划分点的过程分为选取第j个变量x^(j)和其取值s，作为切分变量和切分点，按照如下要求对样本集进行划分：

和

然后寻找最优切分变量j和最优切分点s，具体表现为求解

对固定输入变量j可以找到最优切分点s

和

遍历所有输入变量，找到最优切分变量j，构成对(j,s)，以此划分2个区域，对每个区域重复上述划分过程，直到满足停止条件为止，从而生成决策树，这种方法也成为最小二乘回归树。（总结为变量的遍历，然后寻找最佳切分点，然后做递归生成树）

最小二乘回归树算法如下：

输入：训练数据集D

输出：回归树f(x)

在训练数据集空间，递归将每个区域划分为2个子区域并决定每个子区域的输出值，构建决策树

(1)选择最优切分变量j和切分点s，求解

遍历变量j，对固定切分变量j扫描切分点s，使上市达到最小值的(j,s)

(2)用选定的(j,s)划分区域并决定相应输出值，左右空间分别表示为：

(3)重复对子区域调用步骤(1)、(2)

(4)将输入空间划分M个区域R₁,R₂,...R_m,并生成决策树

（2）分类树

分类数采用gini指数作为特征筛选条件，假设有K的类，样本点属于第k类的概率为p_k，则概率分布的gini指数定义为：

（因为）

如果目标是二分类的话，概率分布的基尼值也可以表示为：

Gini(p)=2p(1-p)

因此，样本集D的基尼指数同样可以表示为：

上式的C_k是D中属于第k类的样本集，K是类的个数

CART树算法：

输入：训练数据集D

输出：CART决策树

(1) 设结点训练数据集为D，计算现有特征基尼系数，对每个特征A，对其可能取值的a，根据样本点对A=a的测试为"是"或“否”将D分割成D₁和D₂两部分，计算属于特征A的基尼系数

(2) 在所有可能的特征A及可能的切分点a中，选择基尼系数最小的特征及对应切分点作为最优特征和最优切分点。并依次将训练集分配到2个子结点

(3) 递归调用(1)和(2)，直到分配完毕

(4) 生成CART决策树

CART剪枝:

CART树剪枝通过从决策树T0底端开始剪枝，往上遍历直到根结点，形成子树序列{T0,T1,...,T_n},然后通过交叉验证法在独立的验证数据集上对子树序列进行测试，从中选择最优子树。这里书上讲的并不细致，可以按照以下方式来理解。首先介绍剪枝后属于子结点转为叶结点t的损失函数：

C_a(t)=C(t)+a

以及剪枝之前子树的损失函数：

C_a(T_t)=C(T_t)+a|T_t|

上式中|T_t|表示叶结点的数量，假若进行剪枝，则叶结点的数量则为1.

将剪枝前后的损失函数进行相减，可得到：

a存在临界值g(t)使得当a>g(t)的时候有：C_a(T_t)>C_a(t)

当a<g(t)时候有：C_a(T_t)<C_a(t)

由于在生成CART树之后，各子结点及对应的树结点的a值都已确定，因此按照a值从大到小进行排序。给定剪枝的a给定阈值a^\'，若计算的a<a^\'，则可进行剪枝，然后逐渐按照小到大逐渐剪枝到阈值为止，然后记录当前树。将阈值从小到大不断调整，得到不同的剪枝后决策树。通过另外的测试集来判断该不同的决策树的准确率，选取准确率最高的作为最终结果。

输入：CART算法生成的决策树T₀

输出：最优决策树T_a

(1) 设k=0 T=T₀

(2)设a=+∞

(3)自上而下对内部结点t计算C(T_t)，|T_t|以及