决策树构造方法详细过程

决策树（decision tree）（一）——构造决策树方法

转载自:https://blog.csdn.net/u012328159/article/details/70184415 说明：这篇博客是看周志华老师的《机器学习》（西瓜书）的笔记总结，虽然自己写了很多总结性文字包括一些算法细节，但博客中仍有部分文字摘自周老师的《机器学习》书，仅供学习交流使用。转载博客务必注明出处和作者，谢谢。

决策树系列博客：

决策树（一）——构造决策树方法
决策树（二）——剪枝
决策树（三）——连续值处理
决策树（四）缺失值处理

决策树算法起源于E.B.Hunt等人于1966年发表的论文“experiments in Induction”，但真正让决策树成为机器学习主流算法的还是Quinlan（罗斯.昆兰）大神（2011年获得了数据挖掘领域最高奖KDD创新奖），昆兰在1979年提出了ID3算法，掀起了决策树研究的高潮。现在最常用的决策树算法是C4.5是昆兰在1993年提出的。（关于为什么叫C4.5，还有个轶事：因为昆兰提出ID3后，掀起了决策树研究的高潮，然后ID4，ID5等名字就被占用了，因此昆兰只好让讲自己对ID3的改进叫做C4.0，C4.5是C4.0的改进）。现在有了商业应用新版本是C5.0link。

一、决策树的基本概念

顾名思义，决策树就是一棵树，一颗决策树包含一个根节点、若干个内部结点和若干个叶结点；叶结点对应于决策结果，其他每个结点则对应于一个属性测试；每个结点包含的样本集合根据属性测试的结果被划分到子结点中；根结点包含样本全集，从根结点到每个叶子结点的路径对应了一个判定测试序列。下面直接上个图，让大家看下决策树是怎样决策的（以二元分类为例），图中红线表示给定一个样例（表中数据）决策树的决策过程：

（该图为原创）

二、如何生成决策树

信息增益

决策树学习的关键在于如何选择最优的划分属性，所谓的最优划分属性，对于二元分类而言，就是尽量使划分的样本属于同一类别，即“纯度”最高的属性。那么如何来度量特征（features）的纯度，这时候就要用到“信息熵（information entropy）”。先来看看信息熵的定义：假如当前样本集D中第k类样本所占的比例为，为类别的总数（对于二元分类来说，）。则样本集的信息熵为：

的值越小，则D的纯度越高。（这个公式也决定了信息增益的一个缺点：即信息增益对可取值数目多的特征有偏好（即该属性能取得值越多，信息增益，越偏向这个），因为特征可取的值越多，会导致“纯度”越大，即ent（D）会很小，如果一个特征的离散个数与样本数相等，那么Ent（D）值会为0）。再来看一个概念信息增益（information gain），假定离散属性有个可能的取值，如果使用特征来对数据集D进行划分，则会产生V个分支结点，其中第v（小v）个结点包含了数据集D中所有在特征上取值为的样本总数，记为。因此可以根据上面信息熵的公式计算出信息熵，再考虑到不同的分支结点所包含的样本数量不同，给分支节点赋予权重，即样本数越多的分支节点的影响越大，因此，能够计算出特征对样本集D进行划分所获得的“信息增益”:

一般而言，信息增益越大，则表示使用特征对数据集划分所获得的“纯度提升”越大。所以信息增益可以用于决策树划分属性的选择，其实就是选择信息增益最大的属性，ID3算法就是采用的信息增益来划分属性。

下面来举个例子说明具体是怎样操作的，只贴公式没多大意义，还是有不利于大家理解。举例子用的数据集为：

显然该数据集包含17个样本，类别为二元的，即。则，正例（类别为1的样本）占的比例为：，反例（类别为0的样本）占的比例为：。根据信息熵的公式能够计算出数据集D的信息熵为：

从数据集中能够看出特征集为：{色泽、根蒂、敲声、纹理、脐部、触感}。下面我们来计算每个特征的信息增益。先看“色泽”，它有三个可能的离值：{青绿、乌黑、浅白}，若使用“色泽”对数据集D进行划分，则可得到3个子集，分别为：（色泽=青绿）、（色泽=乌黑）、（色泽=浅白）。共包含6个样本{1，4，6，10，13，17}，其中正例占，反例占。包含6个样本{2，3，7，8，9，15}，其中正例占，反例

占。包含了5个样本{5，11，12，14，16}，其中正例占，反例占。因此，可以计算出用“色泽”划分之后所获得的3个分支结点的信息熵为：

因此，特征“色泽”的信息增益为：

同理可以计算出其他特征的信息增益：

比较发现，特征“纹理”的信息增益最大，于是它被选为划分属性。因此可得：

第二步、继续对上图中每个分支进行划分，以上图中第一个分支结点{“纹理=清晰”}为例，对这个结点进行划分，设该结点的样本集 {1，2，3，4，5，6，8，10，15}，共9个样本，可用特征集合为{色泽，根蒂，敲声，脐部，触感}，因此基于能够计算出各个特征的信息增益：

比较发现，“根蒂”、“脐部”、“触感”这3个属性均取得了最大的信息增益，可以随机选择其中之一作为划分属性（不防选择“根蒂”）。因此可得：

第三步,继续对上图中的每个分支结点递归的进行划分，以上图中的结点{“根蒂=蜷缩”}为例，设该结点的样本集为{1，2，3，4，5}，共5个样本，但这5个样本的class label均为“好瓜”，因此当前结点包含的样本全部属于同一类别无需划分，将当前结点标记为C类（在这个例子中为“好瓜”）叶节点，递归返回。因此上图变为：

第四步，接下来对上图中结点{“根蒂=稍蜷”}进行划分，该点的样本集为 {6，8，15}，共有三个样本。可用特征集为{色泽，敲声，脐部，触感}，同样可以基于计算出各个特征的信息增益，计算过程如下（写的比较详细，方便大家弄懂）：

不妨选择“色泽”属性作为划分属性，则可得到：

继续递归的进行，看“色泽=青绿”这个节点，只包含一个样本，无需再划分了，直接把当前结点标记为叶节点，类别为当前样本的类别，即好瓜。递归返回。然后对递归的对“色泽=乌黑”这个节点进行划分，就不再累述了。说下“色泽=浅白”这个节点，等到递归的深度处理完“色泽=乌黑”分支后，返回来处理“色泽=浅白”这个节点，因为当前结点包含的样本集为空集，不能划分，对应的处理措施为：将其设置为叶节点，类别为设置为其父节点（根蒂=稍蜷）所含样本最多的类别，“根蒂=稍蜷”包含{6,8,15}三个样本，6,8为正样本，15为负样本，因此“色泽=浅白”结点的类别为正（好瓜）。最终，得到的决策树如下图所示：

注：上图红色框起来的部分，是西瓜书印刷错误，上图已改正。周老师在他的勘误网站也有说明，详见勘误网站

说了这么多，下面就来看看用决策树算法跑出来的效果，本人主要用weka的ID3算法（使用的信息增益），以供大家参看，后面还会放出自己实现的版本，后面再说。（之所以不要sklearn库里的决策树，是因为sklearn库里的决策树提供的是使用Gini指数优化后的CART，并不提供ID3和C4.5算法）。

由于新版本weka里已经不再提供ID3算法了，只能下载另外的安装包，把下载方法也贴出来吧，打开weka的Tools->package manager在里面找到包simpleEducationalLearningSchemes安装即可。安装好后就可以把西瓜数据集2.0来测试了，不过要想在weka中构建模型，还要先把.txt格式转换为.arff格式，转换的代码以及转换好的数据集，详见github。另外simpleEducationalLearningSchemes提供的ID3并不像J48那样支持可视化，因此参考链接基于以前weka老版本写的可视化，但该代码在新版本中无法使用，我修改了下整合到ID3上了，现在可以支持可视化了，测试西瓜数据集，生成的可视化树如下，具体代码也放到了github上，有兴趣的可以看看。

但信息增益有个缺点就是对可取数值多的属性有偏好，举个例子讲，还是考虑西瓜数据集，如果我们把“编号”这一列当做属性也考虑在内，那么可以计算出它的信息增益为0.998，远远大于其他的候选属性，因为“编号”有17个可取的数值，产生17个分支，每个分支结点仅包含一个样本，显然这些分支结点的纯度最大。但是，这样的决策树不具有任何泛化能力。还是拿西瓜数据集2.0来测试下，如果考虑编号这一属性，看看ID3算法会生成一颗什么样的决策树：

显然是生成了一颗含有17个结点的树，这棵树没有任何的泛化能力，这也是ID3算法的一个缺点。另外补充一下ID3算法的详细情况：

Class for constructing anunpruned decision tree based on the ID3 algorithm.
Can only deal with nominal attributes. No missing values allowed.
Empty leaves may result in unclassified instances. For more information see: R. Quinlan (1986). Induction of decision trees. Machine Learning. 1(1):81-106.

由于ID3算法的缺点，Quinlan后来又提出了对ID3算法的改进C4.5算法（在weka中为J48），C4.5使用了信息增益率来构造决策树，此外C4.5为了避免过拟合，还提供了剪枝的功能。C4.5还能够处理连续值与缺失值。剪枝与连续值和缺失值的处理在下一篇博客中再介绍。先来看看信息增益率：

信息增益率

信息增益比的定义为：

其中：

称为属性的“固有值”，属性的可能取值数目越多（即V越大），则的值通常会越大。例如还是对西瓜数据集，IV(触感）=0.874(v=2)，IV(色泽)=1.580（V=3），IV（编号）=4.088（V=17）。但增益率也可能产生一个问题就是，对可取数值数目较少的属性有所偏好。因此，C4.5算法并不是直接选择使用增益率最大的候选划分属性，而是使用了一个启发式算法：先从候选划分属性中找出信息增益高于平均水平的属性，再从中选择信息增益率最高的。来看看C4.5在西瓜数据集上构造的决策树：

来看下混淆矩阵（Confusion Matrix）

有两个样本被误分类了。

另外还可以用基尼指数来构造决策树，像CART就是用基尼指数来划分属性的，来看下基尼指数：

基尼指数

基尼指数（Gini index）也可以用于选择划分特征，像CART（classification and regression tree）决策树（分类和回归都可以用）就是使用基尼指数来选择划分特征。基尼值可表示为：

注：上面这个公式的推导可以写一下：

反应了从数据集D中随机抽取两个样本，其类别标记不一致的概率，因此，越小，则数据集D的纯度越高。则属性的基尼指数定义为：

所以在候选属性集合中国，选择那个使得划分后基尼指数最小的属性作为最优划分属性。

下面是用python的scikit-learn库中提供的CART在西瓜数据集上的测试效果：

17个样本全部拿来当做训练集：

拿出25%的样本当做测试集：

欢迎大家留言交流讨论。

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