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首頁大數(shù)據(jù)時(shí)代如何快速簡單的理解決策樹的概念？
如何快速簡單的理解決策樹的概念？
2020-07-09
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決策樹(Decision Tree)是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種常見的算法，它的思想非常樸素，就像我們平時(shí)利用選擇做決策的過程。決策樹是一種基本的分類與回歸方法，當(dāng)被用于分類時(shí)叫做分類樹，被用于回歸時(shí)叫做回歸樹。

一、決策樹結(jié)構(gòu)：

顧名思義，決策樹在邏輯上表現(xiàn)為樹的形式，包含有節(jié)點(diǎn)和向邊。

一般情況下，一棵決策樹包含一個(gè)根結(jié)點(diǎn)、若干個(gè)內(nèi)部結(jié)點(diǎn)和若干個(gè)葉結(jié)點(diǎn)。

根節(jié)點(diǎn)：包含樣本全集，從根結(jié)點(diǎn)到每個(gè)葉結(jié)點(diǎn)的路徑對應(yīng)了一個(gè)判定測試序列。

內(nèi)部節(jié)點(diǎn)：表示一個(gè)特征和屬性。每個(gè)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)都是一個(gè)判斷條件，并且包含數(shù)據(jù)集中，滿足從根節(jié)點(diǎn)到該節(jié)點(diǎn)所有條件的數(shù)據(jù)的集合。根據(jù)內(nèi)部結(jié)點(diǎn)的屬性測試結(jié)果，內(nèi)部節(jié)點(diǎn)對應(yīng)的數(shù)據(jù)的集合別分到兩個(gè)或多個(gè)子節(jié)點(diǎn)中。

葉節(jié)點(diǎn)：表示一個(gè)類，對應(yīng)于決策結(jié)果。葉節(jié)點(diǎn)為最終的類別，如果該數(shù)據(jù)被包含在該葉節(jié)點(diǎn)，則屬于該類別。

如下圖中，其中圓和方框分別表示內(nèi)部結(jié)點(diǎn)和葉結(jié)點(diǎn)。

簡而言之，決策樹是一個(gè)利用樹的模型進(jìn)行決策的預(yù)測模型，表現(xiàn)出的是對象屬性與對象值之間的一種映射關(guān)系，簡單明了，非常容易理解。

我們決策樹學(xué)習(xí)的目的是為了產(chǎn)生一棵泛化能力強(qiáng)，也就是能夠高效、有效處理未見示例的決策樹。

二、決策樹的優(yōu)缺點(diǎn)：

1.決策樹的最大優(yōu)點(diǎn)是，對背景知識要求不高，計(jì)算復(fù)雜度也不是很高，可以自學(xué)習(xí)。

2.屬于有監(jiān)督學(xué)習(xí)

3.對中間缺失值不敏感

4. 解釋性強(qiáng)，甚至超過線性回歸

5.相比傳統(tǒng)的回歸和分類方法，決策樹是更接近人的決策模式

6. 能夠用圖形來表示，即使不是專業(yè)人士也可以輕松理解

7.可以在不創(chuàng)建啞變量的情況下，直接處理定性的預(yù)測變量，

8.決策樹的預(yù)測準(zhǔn)確性相比一般比回歸和分類方法比較弱，但能夠通過用集成學(xué)習(xí)方法組合大量決策樹，這樣可以顯著提升樹的預(yù)測效果

三、決策樹的生成

決策樹的生成是一個(gè)自頂向下的遞歸過程，其基本思想是以信息熵為度量構(gòu)造一顆熵值下降最快的樹，到葉子節(jié)點(diǎn)處的熵值為零。

在決策樹算法中有三種情形導(dǎo)致遞歸返回：

1)當(dāng)前節(jié)點(diǎn)包含的樣本屬于同一類，不需要?jiǎng)澐?

2)當(dāng)前屬性集為空，無法進(jìn)行劃分。這種情況下，需要將當(dāng)前結(jié)點(diǎn)標(biāo)記成葉節(jié)點(diǎn)，并將其類別設(shè)定為所含樣本最多的類別;利用當(dāng)前結(jié)點(diǎn)的后驗(yàn)分布;(就是：有樣本無屬性進(jìn)行劃分)

3)當(dāng)前結(jié)點(diǎn)包含的樣本集合為空，不能進(jìn)項(xiàng)劃分。此時(shí)，要將當(dāng)前結(jié)點(diǎn)標(biāo)記為葉節(jié)點(diǎn)，將其類別設(shè)定為其父結(jié)點(diǎn)所含樣本最多的類別;利用父結(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)分布(就是：無樣本有屬性)

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