大量理论的语句就不写的了，不够直观，不利于理解，老规矩，直接举例生活中的例子，一例胜千言。

现在有6个苹果，已经被分好等级了，有三个类别，分别为：甜，不甜，很甜。下面就是每个苹果的数据了：

现在有一个新的苹果(编号7)，得知这个新苹果的数据为：(红色，清脆，清淡，290克)，根据上面的表格数据来判断，这个新的苹果属于哪个类别呢？甜？不甜？很甜？

从上面的图一可以看到，这就是决策树，树的每一个节点就是一个决策，每一个叶子节点就是一个结论，把需要判断的新数据，根据节点上的流程走，就可以得到答案了。

或许有人会有疑问，图一是唯一结构吗？不按照这个可以吗？当然可以，图二就是了。

“哦，原来这就是决策树，乱来一通也行，只要是个树结构就行，懂了，再见~~”

“道友请留步！你没听我说完，我是说过这个结构可以，但得到的判断结果，会有很大的误差。”

那么如何得到一个判断结果比较准确的决策树呢？

其实从结构可以看出，建立一科好的决策树，就是要找一个比较好的属性值作为分割点，使其分成的左右两边的数据集里的类别，尽量的纯(纯度越高越好)。以至于能达到一种效果：左边的数据里，全是或者几乎是同一类；右边的数据里，全是或者几乎是同一类。如下图所示：

上图里显示的，当以某属性里的某个值作为分割点，左边的数据集，“甜”占了很大一部分；右边的数据集里，“不甜”占了很大一部分，这样的划分才是合理的。如何理解这样的划分用意？可以这么理解：当某个新事物的某属性，属性值为X时，那么就进入左子树，由于左子树里的数据绝大部分都是“甜”，那么新事物被判断为甜，出错率很小；当属性值不是X时，就进入右子树，由于右子树大部分数据都是“不甜”，所以新事物就被判断为不甜，出错率也在可接受范围内。

理论上，左边最好全都是“甜”，右边最好全都是“不甜”，这样判断就100%正确，然而现实中很难能遇到这种情况。

现在问题来了，在某个节点里，如何选属性？属性选好后，如何选此属性下的哪个值作为分割点？

这个问题，无法得到直接答案，需要对每一个属性值都计算，才知道答案(嗯，是的，就是这么简单粗暴~)。

从“颜色”属性开始，这个属性有三个选项值，分别是：红，青绿，粉红。

当颜色取红色作为分割值的时候，得到左右两个数据集：

左数据集：都是颜色值为红色的数据，数据一共有2条(第1条和第5条记录)，这个数据里面的类别都是“甜”，这个分类在左数据集里，所占的比例：P(甜|左数据集)=2/2，那么左数据集的计算值为零：

哦对了，忘记说了，计算一个集合的纯度的公式是(也称为某个集合的基尼系数，但实际上我不是很喜欢这个称呼，实际上就是计算每一个类在数据集合里的比例值。)，值越小，代表这个集合的纯度越高，纯度越高，说明集合里的某一个分类占的比例越多：

N是某个类别，M是类别数量

右数据集：都是颜色值为非红色的数据，非红色数据一共有4条(第2,3,4,6记录)，这个数据里的类别分别有“甜”，“很甜”，“不甜”三个，这三个分类在右数据集里，所占的比例：

P(甜|右数据集)=1/4

P(很甜|右数据集)=2/4

P(不甜|右数据集)=1/4

那么右数据集的的基尼指数为五分之八(5/8)：

通过上面的公式计算出，如果颜色取值为红色的话，总体基尼指数为：

D(left)=左边的数据量

D(right)=右边的数据量

D=D(left)+D(right)，其实就是总的数据量

D(left) / D和D(right) / D的用意是，将它们所占的数据比例数作为权重

最终总的基尼指数就是：Gini(颜色|红色)=2/6 * 0 + 4/6 * 5/8=0.417

就这样，继续计算当颜色取其他值时：

Gini(颜色|青绿)=0.556

Gini(颜色|粉红)=0.467

继续计算其他属性，取每个值的情况：

Gini(敲击声|沉闷)=0.533

Gini(敲击声|清脆)=0.417

Gini(敲击声|稍沉)=0.533

Gini(气味|清淡)=0.500

Gini(气味|浓香)=0.467

Gini(气味|淡香)=0.556

Gini(重量|?)，哦等等，貌似遇到了问题，重量可是连续值，不是离散值(实际上我也不喜欢这么个称呼，我认为将离散值称为枚举值，还更贴切)，怎么办？

很简单，跟排序二叉树一样，把小于等于某个值的数据放左边，剩余的放右边。从第一天记录开始，值是300，那么左边的数据集全是小于等于300，右边的数据全是大于300

所以左边的数据集是[1,2,3,5,6]，右边的数据集是：[4]。

左边数据集有3个类别：“不甜”，“甜”，“很甜”，类的分布概率为：

P(小于等于300|左边)=1 – (3/5)*(3/5) – (1/5)*(1/5) – (1/5)*(1/5)=14/25

右边数据集有1个类别：“很甜”，类的分布概率为：

P(大于300|左边)=1 – (1/1)*(1/1)=0

基尼指数为：

Gini(重量|300)=(5/6) * (14/25) + (1/6) * 0=0.467

同理，继续将剩余的每一条数据都计算一次

Gini(重量|260)=0.444

Gini(重量|280)=0.583

Gini(重量|200)=0.533

Gini(重量|230)=0.417

Gini(重量|350)，这个不用算，因为这个值是最高的，如果还分的话，右子集的数据都是空的了，如果用某一个值划分，当分出的右数据集是空的时候，那么这个值就不要划分了，放弃计算。

注意：连续值属性和枚举值属性，在划分过程中有点不一样的是，连续值属性可以在其子节点中继续使用。

好了，所有的基尼系数都被计算出来了，选最小值的一个，作为分割点，最小的基尼系数是：

Gini(颜色|红色)=0.417

Gini(敲击声|清脆)=0.417

Gini(重量|230)=0.417

一共有三个，所以随便选一个作为当前节点，这里选的是“颜色”属性，得到的树结构就是：

对于左右两个数据集，是否还有继续分下去？这个没有标准答案，由现实的应用场景来决定，停止继续建立新节点的条件一般都有以下几种情况：

1 数据集的基尼指数达到设定值，通俗的说，就是里面的类的纯度达到一定值。

2 数据集为空。

好了，采用以上方法，建立好决策树之后，就可以将新数据根据属性逐个判断了。

对于叶子节点，其数据集里，哪种类型占的比例多，就被判断为哪种类型。

另外，在建立数据集的时候，要注意的是：对于已经使用过的属性(离散值类型)，在其所有子节点，都不能再使用，但是连续值类型的属性例外！

决策树虽然完全建立了，但是整个过程还没完整，还需要对这棵树进行修剪，俗称剪枝。为什么要这么做？就是防止过拟合。把训练集数据的特征都当做所有未知数据的特征，这就是过拟合，不利于泛化。

决策树的剪枝：

剪枝的核心思想就是：防止过拟合，预防将训练集数据的特殊个性当成普遍共性。

方法有好多种，其中两种比较常用：

1 找一批已经分类正确的数据当做验证集，从最后一层节点开始，假设剪掉某个节点前后，用验证集数据去计算，剪掉前的准确率(对叶子进行计算)和剪掉后的准确率(对单节点进行计算)，如果剪掉后的准确率没有下降，那么就减掉所有子节点，将当前父节点变成叶子。

2 采用损失评估。

子树的损失函数：Ca(T)=C(T)+a|T|

C(T)是训练数据的预测误差，错误率，也可以用基尼指数来替代。

a是权衡训练数据的拟合度与模型的复杂度。

|T|是以T为根节点的所有叶子数量。

剪掉叶子后的节点，记录为小写字母t，因为叶子没有了，所以这个时候的损失函数变成：Ca(t)=C(t)+a

随着a的减小，甚至a=0时，Ca(T) < Ca(t)是必然的，为啥？因为建立树的原则就是：当前节点的数据集纯度还达不到设置值，还要继续分下去，所以对于每一个父节点，父节点的数据分类纯度肯定比它的子节点凌乱。

随着a 的增大，Ca(T)也逐渐增大，总会出现某一个a值，使得Ca(T)=Ca(t)，这个时候，意味着一个事实：当前节点剪之后(即丢掉它的所有子节点)的错误率和不剪枝一样，那么为了实现泛化，去掉过多的个性数据，所以肯定选择剪枝了。

这个时候：Ca(T)=Ca(t)，就是C(T)+a|T|=C(t)+a，得到：a=(C(t)-C(T)) / (|T|-1)

接下来就容易了，对整颗完整的树进行计算，选取最小a值的一个节点，然后将这个节点剪掉，然后得到一个树Ti，将这棵树用新的验证集去验证，将得到的准确率值Pi记录下来，保存到一个数组。接下来，再继续对Ti这棵树进行上面重复的动作，记录每一个准确率值。

由于每一个Pi值对应一个Ti值，所以，选出准确率最大的值，这就是最终需要的决策树。

其实上面使用的方法就是CART方法，产生的决策树是一个二叉树，用ID3和C4.5将会产生多叉树(当前节点对应的属性，其属性值有多少种(连续值除外)，就有多少个分支，一个属性值就是一个分支)，这两种算法选取最优属性的方法是采用信息增益的方法来选，但是我认为也可以采用基尼指数来替代信息增益，具体做法就是：计算每一个分支下的集合的概率分布值，然后累加总和，得到的总值就是基尼指数，选取最小值作为最优属性。例如：当进行到某个节点是，有A,B,C三个属性，那么就有三个分支，计算这三个分支的数据集的概率分布，获取基尼指数，此方法后期打算做实验观察实际效果。

建立决策树的总结归纳：

1 利用某个公式(基尼系数或信息增益)在所有属性里找出某个属性值，以此属性值作为划分点，能使其下每个子节点的数据集里的某个类占的比例尽量多，逐层建立树节点。

2 将建立好的决策树进行剪枝，如果剪掉某个节点后，准确率没有下降，那么就剪掉此节点。

最后要说明的是，我认为数据集是有使用环境限制的，也就是说从A地方采集到的数据，训练好的决策树，最合适A地方，但不一定合适B地方。

举个例子：南方城市的消费饮食习惯数据局，不一定适用北边城市。山地上种出的西瓜，和沙地上种出的西瓜，判断好坏的标准不一样。企图用一个局部数据进行全局通用，是行不通的，这个与算法无关，算法再牛，也解决不了盲目的不切实际的问题。