原文链接

本文为了说明回归树的构造(使用CART方法)，考虑以下模拟数据集，

> set.seed(1)

> n=200

> X1=runif(n)

> X2=runif(n)

> P=.8*(X1<.3>

+ .2*(X1<.3>.5)+

+ .8*(X1>.3)*(X1<.85>

+ .2*(X1>.3)*(X1<.85>.3)+

+ .8*(X1>.85)*(X2<.7>

+ .2*(X1>.85)*(X2>.7)

> Y=rbinom(n,size=1,P)

> B=data.frame(Y,X1,X2)

具有一个因变量(感兴趣的变量)和两个连续的自变量( 变量

 和

)。

> tail(B)

Y X1 X2

195 0 0.2832325 0.1548510

196 0 0.5905732 0.3483021

197 0 0.1103606 0.6598210

198 0 0.8405070 0.3117724

199 0 0.3179637 0.3515734

200 1 0.7828513 0.1478457

理论分区如下

在这里，可以将样本绘制在下方(请注意，第一个变量在上方的y轴上，在下方的x轴上)，蓝色点   等于1，红色点等于0，

> plot(X1,X2,col="white")

> points(X1[Y=="1"],X2[Y=="1"],col="blue",pch=19)

> points(X1[Y=="0"],X2[Y=="0"],col="red",pch=19)

为了构造树，我们需要一个分区critera。最标准的可能是Gini的索引，当将s分为两类时，可以写出该索引，  在此表示

或  将分为三类时，表示为

等等，这里

 只是属于分区的观测值的计数，

 其   取值为

。但是可以考虑其他标准，例如卡方距离，

在传统上，当我们考虑两个等级时，或者在三个等级的情况下。

同样，这里的想法是使距离最大化：想法是区分，所以我们希望样本尽可能不独立。要计算基尼系数

我们只需构造列联表，然后计算上面给出的数量。首先，假设只有一个解释变量。我们将样本一分为二，并使用所有可能的分割值

，即

然后，我们为所有这些值计算基尼系数。结是使基尼系数最大化的值。有了第一个节点后，我们将继续保留(从现在开始将其称为

)。我们通过寻找最佳第二选择来重申：给定一个根节点，考虑将样本一分为三的值，并给出最高的基尼系数，因此，我们考虑以下分区

或这个

也就是说，我们在上一个结的下方或上方分割。然后我们进行迭代。代码可以是这样的，

> for(s in 1:4){

+ for(i in 1:length(u)){

+ vgini[i]=GINI(Y,I)

+ }

+

+

+ cat("knot",k,u[k],"\n")

+

+

+ }

knot 69 0.3025479

knot 133 0.5846202

knot 72 0.3148172

knot 111 0.4811517

第一步，基尼系数的值如下：

最高约为0.3。然后，我们尝试分三部分构造一个分区(拆分为0.3以下或以上)。我们得到以下基尼系数图(作为第二个节点的函数)

当样本在0.6左右分裂(这成为我们的第二个节点)时最大。等，现在，让我们将代码与标准R函数进行比较，

node), split, n, deviance, yval

* denotes terminal node

1) root 200 49.8800 0.4750

2) X2 < 0.302548 69 12.8100 0.7536 *

3) X2 > 0.302548 131 28.8900 0.3282

6) X2 < 0.58462 65 16.1500 0.4615

12) X2 < 0.324591 7 0.8571 0.1429 *

13) X2 > 0.324591 58 14.5000 0.5000 *

7) X2 > 0.58462 66 10.4400 0.1970 *

我们确实获得了类似的结：第一个为0.302，第二个为0.584。因此，构造树并不难...

现在，如果我们考虑两个解释变量，该怎么办？保持不变，除了分区的编写现在变得更加复杂。为了找到第一个节点，我们考虑了两个分量的所有值，然后再次保持最大化基尼指数的值，

> plot(u1,gini[,1],ylim=range(gini),col="green",type="b",xlab="X1",ylab="Gini index")

> abline(h=mg,lty=2,col="red")

> if(i==1){points(u1[which.max(gini[,1])],mg,pch=19,col="red")

+ segments(u1[which.max(gini[,1])],mg,u1[which.max(gini[,1])],-100000)}

> u2[which.max(gini[,2])]

[1] 0.3025479

这些图如下所示并获得了右侧的分区，

或者我们分割第二个分区(然后得到以下分区)，

在这里，最好先分割第二个变量。实际上，我们回到了前面讨论的一维情况：正如预期的那样，最好在0.3左右进行分割。以下代码已确认这一点，

var n dev yval splits.cutleft splits.cutright

1 X2 200 49.875000 0.4750000 <0.302548 >0.302548

2 X1 69 12.811594 0.7536232 <0.800113 >0.800113

4 57 8.877193 0.8070175

5 12 3.000000 0.5000000

对于第二个结，应考虑四种情况：在第二个变量上再次分裂(再次)，在上一个结之上或之下(请参见左下方)或在第一个变量上分裂。然后在上一个结的下方或上方设置一个分区(请参见右下方)，

为了使树可视化，代码如下

注意，我们也可以可视化该分区。

参考文献