文章目錄

• 決策樹
• ID3算法
• • 信息熵
  • 條件特征信息熵
  • 信息增益
  • ID3的缺陷
• C4.5算法
• • 特征不確定性定量
  • 信息增益率
  • 小結(jié)
• cart算法
• • 基尼系數(shù)
  • 特征條件基尼系數(shù)
  • 小結(jié)

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決策樹

所謂決策樹，就是一種樹形結(jié)構(gòu)的分類模型（也可以用作回歸），它列舉了每個特征下可能的情況以及對應(yīng)情況下的下一步內(nèi)容。下面是一個是否打籃球的決策樹的例子：

小C：今天天氣怎么樣？ 小P：晴 小C：溫度呢？ 小P：適中 小C：濕度呢？ 小P：偏干燥，低 小C：風(fēng)速如何？ 小P：弱風(fēng) 小C：好，那今天是個打籃球的好日子！

將上述過程繪制成決策樹如下：

決策樹的過程分兩步，構(gòu)建和決策(上述過程展示了如何決策)。構(gòu)建的時候采用訓(xùn)練數(shù)據(jù)，帶有所有特征和分類結(jié)果。決策的時候用測試數(shù)據(jù)，帶有特征但無分類結(jié)果，通過決策得到分類結(jié)果。

ID3算法

ID3算法是決策樹算法的一種，它采用信息增益的方式選擇合適的屬性作為劃分屬性。要理解ID3算法，需要先知道幾個基本概念

信息熵

信息熵表示了信息的不確定度，是由信息學(xué)之父香農(nóng)引入的。

什么是不確定度？其計算公式如下：

$$Entropy(T)=?\sum _{i=1}^{n}p(i|T)lo{g}_{2}p(i|T)$$

其中，$i$是可分類別，例如打籃球中可分類別就是是、否兩類，$p(i|T)$表示類別$T$分為$i$類的概率。

還是以打籃球為例。下面是根據(jù)屬性特征已有分類結(jié)果的表格：

天氣溫度濕度風(fēng)速是否打籃球

晴	炎熱	高	弱	否
晴	炎熱	高	強	否
陰	炎熱	高	弱	是
雨	適中	高	弱	是
雨	寒冷	中	弱	是
雨	寒冷	中	強	否
陰	寒冷	中	強	是
晴	適中	高	弱	否
晴	寒冷	中	弱	是
雨	適中	中	弱	是
晴	適中	中	強	是
陰	適中	高	強	是
陰	炎熱	中	弱	是
雨	適中	高	強	否

以上述表格為例(9個是，5個否)，是否打籃球的信息熵就是
$$Entropy(T)=?\frac{9}{14}?lo{g}_2\frac{9}{14}?\frac{5}{14}?lo{g}_2\frac{5}{14}=0.940$$
從直觀的角度理解，當分類種類越多，分類的數(shù)量越均勻，信息熵越高。即純度越低，很高的信息熵會讓我們在決策的時候更加難以判斷分類結(jié)果，需要借助更多的其他條件來確定。

（是、是、是、否、否、否）要比（是、是、是、是、是、否）信息熵更大，因為前者更加混亂

信息熵度量了這個類別的混亂程度，如果一個信息熵很小的類別，如（是、是、是、是、是、是），那么根本不需要決策，無論什么條件下結(jié)果都是一樣

條件特征信息熵

又叫條件屬性信息熵，其表示在某種特征條件下，所有類別出現(xiàn)的不確定性之和。其實他就在信息熵的基礎(chǔ)上添加了特征這一選項。其計算公式為
$$Entropy(T|F)=\sum _{i=1}^n\frac{D_i}{D}?Entropy(F_i)$$

其中，$D_i$表示這種特征第i種情況的取值數(shù)，D表示這種特征所有的取值數(shù)，$Entropy(F_i)$是信息熵，不過此時計算的信息熵是限定在情況(例如晴)下的。直觀的理解就是如果按照天氣特征分類得到的加權(quán)不純度（信息熵越高，樣本越不純）。

以上述表格的天氣特征為例：
$$\begin{gathered} Entropy(T|天氣)=\frac{5}{14}?[?\frac{2}{5}?lo{g}_2\frac{2}{5}?\frac{3}{5}?lo{g}_2\frac{3}{5}]+\frac{4}{14}?[?\frac{4}{4}?lo{g}_2\frac{4}{4}]+\frac{5}{14}?[?\frac{3}{5}?lo{g}_2\frac{3}{5}?\frac{2}{5}?lo{g}_2\frac{2}{5}] \\ =0.694 \end{gathered}$$

這里可能有點混亂，一開始我們求分類結(jié)果（是否打籃球）的信息熵，是為了得到當前數(shù)據(jù)的混亂程度（信息熵越高，數(shù)據(jù)越難劃分）。而條件信息熵則是我們假設(shè)按照某一個特征（如天氣）劃分之后得到的新的加權(quán)（權(quán)重是特征中不同取值所占比例）混亂程度，一般情況新的加權(quán)混亂程度都是小于原始混亂程度的，即我們通過問了天氣情況這個問題，使得數(shù)據(jù)更好劃分了。下面的信息增益則是用于定量分析這個“更好劃分”的程度。

信息增益

信息增益用直白的話來講就是我選擇這個信息分類，能帶我多少分類收益（數(shù)據(jù)變得更好劃分的程度）。它用于ID3中選擇上層分類特征的基準，信息增益越高，則越要放到前面進行決策，因為很可能你根據(jù)這個很高的特征就可以直接進行分類，而不需要再考慮其他屬性。

下面是一個信息增益對比的例子：

如果只要是晴天，我肯定去打球，只要是陰天和雨天，我肯定不去打球，這就導(dǎo)致我們可以直接通過天氣進行分類，說明其信息增益很高。說到這，你也應(yīng)該理解和分類結(jié)果越貼合的特征，其信息增益應(yīng)該越高。

顯然天氣的信息增益要大于溫度，對信息進行定量計算用以下公式：
$$Gain(F)=Entropy(T)?Entropy(T|F)$$
以天氣為例，天氣這一特征的信息增益為
$$Gain(天氣)=0.940?0.694=0.246$$
同理可得到$Gain(溫度)=0.029$，$Gain(濕度)=0.15$ $Gain(風(fēng)速)=0.048$

由此可以知道天氣的信息增益最大，在ID3算法中就將天氣作為決策樹的根節(jié)點，依據(jù)天氣特征，將原來的表一分為三，如下：

• 表1（晴） 溫度濕度風(fēng)速是否打籃球

  炎熱	高	弱	否
  炎熱	高	強	否
  適中	高	弱	否
  適中	高	弱	否
  寒冷	中	弱	是

• 表2（陰） 溫度濕度風(fēng)速是否打籃球

  炎熱	高	弱	是
  寒冷	中	強	是
  適中	高	強	是
  炎熱	中	弱	是

• 表3（雨） 溫度濕度風(fēng)速是否打籃球

  適中	高	弱	是
  寒冷	中	弱	是
  寒冷	中	強	否
  適中	中	弱	是
  適中	高	強	否

再對剩下的表格繼續(xù)做重復(fù)操作。觀察表格你可以發(fā)現(xiàn)按照天氣分類后，決策結(jié)果純度已經(jīng)較高了。實際上，當天氣為陰的時候決策樹已經(jīng)可以直接返回打籃球的結(jié)果了，所以陰的下一節(jié)點是葉節(jié)點（是）。

我們繼續(xù)對晴和雨進行信息增益計算，添加新特征到?jīng)Q策樹操作。可以進一步將決策樹劃分為以下：

• 表4（晴-濕度高）

  溫度濕度風(fēng)速是否打籃球

  炎熱	高	弱	否
  炎熱	高	強	否
  適中	高	弱	否
  適中	高	弱	否

• 表5（晴-濕度中）

  溫度濕度風(fēng)速是否打籃球

  寒冷	中	弱	是

• 表6（雨-風(fēng)強）

  溫度濕度風(fēng)速是否打籃球

  寒冷	中	強	否
  適中	高	強	否

• 表7（雨-風(fēng)弱）

  溫度濕度風(fēng)速是否打籃球

  適中	高	弱	是
  寒冷	中	弱	是
  適中	中	弱	是

最后，我們構(gòu)造得到?jīng)Q策樹如下：

當預(yù)測一條新的數(shù)據(jù)時，我們只需要從天氣特征開始，依次往下判斷即可。

例如[晴，炎熱，高，強], 天氣 -> 晴 ->濕度 -> 高->否 ，即不去打球

ID3的缺陷

ID3算法只考慮了信息增益，但卻忽視了特征本身不確定性就可能很大的問題，這就好比只拿全國GDP跟人家比，卻不考慮人均GDP，在特征情況數(shù)相差不大的情況下，對ID3算法的影響不大，可一旦特征本身可能情況就很多，就會導(dǎo)致訓(xùn)練的決策樹算法不佳。

舉一個很直觀的極端例子，一個擁有10種的情況的特征，其情況1與分類1對應(yīng)，其余9種和分類2對應(yīng)，在用該特征進行劃分后，對于分類幫助并不是很大，因為你還要從9種特征中再依據(jù)其他條件細分。

C4.5算法

C4.5算法可看做ID3算法的升級版，它考慮了ID3算法中僅用信息增益的不足，引入了信息增益率的概念。

特征不確定性定量

前面說過，雖然信息增益很高，但是特征的情況數(shù)很多（即特征的混亂度也很高）的時候，會影響決策樹的效果，因此我們就需要計算特征本身的信息熵用以度量該特征的不確定性。

計算特征不確定性的公式就是信息熵的公式，可以得到
$$Uncertain(天氣)=?\frac{5}{14}?lo{g}_2\frac{5}{14}?\frac{5}{14}?lo{g}_2\frac{5}{14}?\frac{4}{14}?lo{g}_2\frac{4}{14}=1.577$$
$$Uncertain(溫度)=?\frac{4}{14}?lo{g}_2\frac{4}{14}?\frac{6}{14}?lo{g}_2\frac{6}{14}?\frac{4}{14}?lo{g}_2\frac{4}{14}=1.556$$
$$Uncertain(濕度)=?\frac{7}{14}?lo{g}_2\frac{7}{14}?\frac{7}{14}?lo{g}_2\frac{7}{14}=1.0$$
$$Uncertain(風(fēng)速)=?\frac{6}{14}?lo{g}_2\frac{6}{14}?\frac{8}{14}?lo{g}_2\frac{8}{14}=0.985$$

信息增益率

信息增益率為
$$IGR(F)=Gain(F)/Uncertain(F)$$
由此得到
$$IGR(天氣)=Gain(天氣)/Uncertain(天氣)=0.246/1.577=0.155$$
$$IGR(溫度)=Gain(溫度)/Uncertain(溫度)=0.029/1.556=0.0186$$
$$IGR(濕度)=Gain(溫度)/Uncertain(溫度)=0.151/1.0=0.151$$
$$IGR(風(fēng)速)=Gain(風(fēng)速)/Uncertain(風(fēng)速)=0.048/0.985=0.049$$

接下來的步驟只需要將ID3中的信息增益作為基準的地方用信息增益率替換即可。

小結(jié)

總結(jié)一下ID3，C4.5算法的算法步驟，可以用下面的流程圖表示：

流程圖中的節(jié)點是指用于劃分的數(shù)據(jù)

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<即是否全為同一類> 計算類別信息熵E-T 計算特征信息熵E-F 計算信息增益Gain-F 是否為C4.5 計算特征不確定性U-F 計算信息增益率IGR,
選出最大者,用其劃分數(shù)據(jù) 設(shè)置該節(jié)點為葉節(jié)點-即分類
結(jié)果,將該分類特征情況去除 是否還有需要
進行劃分的節(jié)點 結(jié)束

cart算法

cart算法也是應(yīng)用決策樹的算法之一，再一次理解決策樹的核心是將混雜的數(shù)據(jù)劃分成純凈的數(shù)據(jù)，劃分的依據(jù)在于特征的選擇。因此怎么評價一個特征是不是一個好特征，是通過其劃分的數(shù)據(jù)“純度”得到的。而評價的定量標準在ID3中是信息增益，在C4.5中是信息增益率，在cart中是基尼系數(shù)。

基尼系數(shù)

基尼系數(shù)反映了樣本的不確定度，樣本差異越小，基尼系數(shù)越小；反之，基尼系數(shù)越大。我們常用基尼系數(shù)衡量一個國家收入差距。先來看看基尼系數(shù)的計算公式：
$$Gini(T)=1?\sum _{k=1}^n[p(T_k|T){]}^2$$
其中，$T$代表分類（如是否去打籃球），$T_k$代表第k個分類情況（在打籃球中就是：是/否 ），我們以之前打籃球的例子的一部分來做示例計算。

溫度濕度風(fēng)速是否打籃球

適中	高	弱	是
寒冷	中	弱	是
寒冷	中	強	否
適中	中	弱	是
適中	高	強	否

查看是否打籃球分類列，包含 {是，是，是，否，否}5個結(jié)果。其$Gini$系數(shù)為：
$$Gini(T)=1?[(\frac{3}{5}{)}^2+(\frac{2}{5}{)}^2]=0.48$$

特征條件基尼系數(shù)

與ID3中的特征條件信息熵類似，它反映的是利用特征進行數(shù)據(jù)劃分后，分類基尼系數(shù)的變化情況。下面是其計算公式：
$$Gini(T,F)=\sum _{i=1}^2\frac{D_i}{D}?Gini(T_i)$$
$D_i$是分類結(jié)果某一類中的樣本數(shù)量，$D$是總的樣本數(shù)量。為什么累加是2不是n？注意cart算法和ID3、C4.5算法有一個不同點是cart算法構(gòu)造的是二叉樹，更加簡潔，針對一個特征的一個具體情況（例如濕度：高），cart在分類的時候會將樣本分為高和不高兩類，所以公式中的集合總是2個。分成二叉樹的好處是結(jié)構(gòu)更為簡單。下面是我繪制的一個樣例：

分別按濕度的高、不高，風(fēng)速的強、不強兩種特征劃分得到基尼系數(shù)顯然用風(fēng)速的強、不強劃分要更好，因為其基尼系數(shù)更小。（基尼系數(shù)為0說明完成了純凈劃分）。此時就完成了一次劃分，對劃分的結(jié)果進行判斷是否分類已經(jīng)“純”了，若不純，則繼續(xù)劃分。

小結(jié)

總結(jié)一下cart算法的流程。

流程圖中的節(jié)點是指用于劃分的數(shù)據(jù)

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情況的條件基尼系數(shù) 選擇條件基尼系數(shù)最大者,按其進行劃分 設(shè)置該節(jié)點為葉節(jié)點-即分類結(jié)果
將該分類特征情況去除 是否還有需要
進行劃分的節(jié)點 結(jié)束

決策樹的這幾個算法本身并不難理解，但仍需要自己多動手在紙上運算才能深入理解。如果想要將其應(yīng)用到實際開發(fā)中，建議自己動手實現(xiàn)一下。如果覺得有難度，也沒有關(guān)系，我已經(jīng)將對應(yīng)算法的代碼放在了我的Github中，你可以對照參考。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的决策树：ID3C4.5cart算法（从原理到实现-小白教程超详细）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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