
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)被用于分類時叫做分類樹,被用于回歸時叫做回歸樹。
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根結(jié)點(diǎn)、若干個內(nèi)部結(jié)點(diǎn)和若干個葉結(jié)點(diǎn)。
根節(jié)點(diǎn):包含樣本全集,從根結(jié)點(diǎn)到每個葉結(jié)點(diǎn)的路徑對應(yīng)了一個判定測試序列。
內(nèi)部節(jié)點(diǎn):表示一個特征和屬性。每個內(nèi)部節(jié)點(diǎn)都是一個判斷條件,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)的集合別分到兩個或多個子節(jié)點(diǎn)中。
葉節(jié)點(diǎn):表示一個類,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,不需要劃分;
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,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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