个人总结：决策树

　

lancelot

决策树主要有ID3、C4.5、CART分类回归树。决策树的“规则”大体上来说类似于一个"if...then..."的过程。

ID3

ID3只能用于分类的问题。ID3不能使用连续特征，只能使用离散特征。ID3可以是多叉树。通过信息增益来达到分裂节点的目的，信息增益越大的特征，越可能成为被先选择分裂的节点。而信息增益，指的是在增加了该特征后，标签的不确定性减少的程度（熵减少的程度）。一般地，熵H(Y)与条件熵H(Y|X)之差称为互信息。信息增益等价于集合中类与特征的互信息。

信息增益（互信息）的公式为

其中H(D)为经验熵，H(D|A)为条件经验熵。

其中|Ck|为属于类Ck的样本个数。

根据特征A的取值将D划分为n个子集D1,D2...Dn, D_ik为D_i与C_k的交集。（为了容易理解，这里可以先考虑二分类问题，即K=2）

根据上式，可以发现信息增益倾向于选择取值数量多的特征（比如特征1有a,b,c三种取值，特征2有d,e两种取值，那么特征1比特征2更可能被选择）。说明取值数量多的特征的条件经验熵更低。

从公式出发，信息增益是整个数据集的经验熵与特征A对整个数据集的条件经验熵的差值，信息增益越大即条件经验熵越小，那什么情况下的属性会有极小的的经验条件熵呢？举个极端的例子，如果将身份证号作为一个属性，那么，其实每个人的身份证号都是不相同的，也就是说，有多少个人，就有多少种取值，如果用身份证号这个属性去划分原数据集，那么，原数据集中有多少个样本，就会被划分为多少个子集，这样的话，会导致信息增益公式的第二项整体为0，虽然这种划分毫无意义（无法泛化），但是从信息增益准则来讲，这就是最好的划分属性。其实从概念来讲，就一句话，信息增益表示由于特征A而使得数据集的分类不确定性减少的程度，信息增益大的特征具有更强的分类能力。

再细说第二项整体为0，打个比方是二分类，由于身份证号的唯一性，导致每个Di子集的大小为1，也就是这里|Di| = 1, |D_ik|就为1或者0了。

当然，由上面那个例子也可以看出，信息增益会有缺点，属性取值多的特征并不一定是最优。

于是提出了C4.5，C4.5利用信息增益比来分裂节点。

ID3的大概生成步骤：

1. 输入训练集D，信息增益阈值
2. 首先选择信息增益最大的特征Ag。
3. 如果特征的信息增益小于阈值，则返回单节点树，标记类别为样本中输出类别D实例数最多的类别。
4. 否则，按特征Ag的不同取值Agi将对应的样本输出D分成不同的类别Di，每个类别产生一个子节点（这就导致了多叉树的产生）。对应特征值为Agi，返回增加了节点的树T。
5. 对各个子节点，分别令D = Di，A = A - {Ag}递归调用上述步骤，得到子树Ti并返回。

小结：

ID3倾向于选择特征取值较多的特征，因为信息增益反映的是给定条件以后不确定性减少的程度，特征取值越多就意味着确定性更高，也就是条件熵越小，信息增益越大。比较极限的情况就是之前提到的身份证号。但是这样模型的泛化能力时候很弱的。所以引入了信息增益比对取值比较多的特征进行惩罚。

C4.5

C4.5对信息增益添加了罚项，改为了信息增益比。并且能够处理连续特征了。以及相比于ID3，能够处理缺失值了。但是C4.5仍然只能用于分类。C4.5也可以是多叉树。

信息增益比的公式为

其中g(D,A)为信息增益，H_A(D)为数据集D关于特征A的取值熵。

其中n是特征A取值的个数。

通过上述公式，可以发现当A取值越多时，不纯度越大，熵越大，导致信息增益比越小。达到了惩罚的目的。

而针对连续特征，C4.5先将连续特征排序，以连续两个值的中间值作为分裂点，将小于这个点的值为类别1，大于这个点的值为类别2（连续变量离散化，所以本质上还是用的离散特征），计算信息增益，并尝试每一种分裂点（比如属性A有v个连续值，那么就有v-1个划分点需要进行计算），找到最大的信息增益的分裂点作为该特征的分裂点。比如下面HUMIDITY找到了70这个分裂点。

计算最佳分裂点的信息增益比作为特征的信息增益比（不然没办法和离散特征进行比较）。注意，此处需对最佳分裂点的信息增益进行修正：减去log2(N-1)/|D|（N是连续特征的取值个数，D是训练数据数目，此修正的原因在于：当离散属性和连续属性并存时，C4.5算法倾向于选择连续特征做最佳树分裂节点。因为当分裂后，连续属性变为两类，此时其他属性取值才更多，因此反而需要弥补该连续属性的信息增益。）

对于处理缺失值，对于某一个有缺失特征值的特征A，C4.5将数据分成两部分，一部分是有特征值的D1，一部分是没有特征值的D2。对每个样本设置一个权重（初始可以都是1），然后对于没有缺失特征A的数据集D1来和对应的A特征的各个特征值一起计算加权重后的信息增益比，最后乘上一个系数，这个系数是无特征A缺失的样本加权后所占加权总样本的比例。

对于选定了特征后，该特征上缺失特征的样本的处理。可以将缺失特征的样本同时划分入所有的子节点，不过将该样本的权重按各个子节点样本的数量比例来分配。比如缺失特征A的样本a之前权重为1，特征A有3个特征值A1,A2,A3。 3个特征值对应的无缺失A特征的样本个数为2,3,4.则a同时划分入A1，A2，A3。对应权重调节为2/9,3/9, 4/9。

除此之外，C4.5引入了正则化系数进行初步的剪枝，来防止过拟合，这也是ID3所不具备的。

C4.5的生成方式和之前ID3的类似，将信息增益改为信息增益比。

C4.5的不足与可改进的地方：

由于决策树算法非常容易过拟合，所以对于生成的决策树必须进行剪枝。思路主要有两种，预剪枝：在生成的时候就决定是否剪枝；后剪枝：在生成后通过交叉验证来剪枝。

C4.5生成多叉树，在很多时候，计算机中二叉树模型会比多叉树运算效率高。如果采用二叉树，可以提高效率。

C4.5使用熵模型，里面有大量耗时的对数运算，若是连续特征还有大量的排序运算。

上述提到的几个问题在CART里面得到了优化，不考虑集成学习的话，在普通的决策树算法里，CART是比较优的算法了。scikit-learn的决策树也是使用的CART算法。

CART （classification and regression tree）

CART相对于ID3和C4.5，已经可以用于回归问题了。但是不同的是，就像刚刚提到的那样，在很多时候，计算机中二叉树模型会比多叉树运算效率高，CART只能是二叉树，也就是说，无论是连续还是离散特征，无论属性取值有两个还是多个，在节点内部都只能根据属性值二分，节点内部特征的取值为“是”和“否”。同时，为了降低计算复杂度，放弃了熵模型，采用了基尼系数（简化模型的同时也不至于完全丢失熵模型的优点）。基尼系数代表了模型的不纯度，基尼系数越小，则不纯度越低，特征越好（和信息增益比是相反的）。

假设有K个类，样本点属于第K类的概率为Pk，则概率分布的基尼指数定义：

   ——》 

二分类：

对于特征A，如果根据特征A的某个值a，把D分成D1和D2两部分（一般是大于和小于），则在特征A的条件下，D的基尼指数表达式为：

可以看出，基尼系数和熵之半的曲线非常接近，基尼系数可以作为熵模型的一个近似代替。CART分类树就是采用了基尼系数代替了信息增益比。

分类树：相比于C4.5采用了基尼指数，且只能二叉

对于连续特征：和C4.5类似，将连续的特征离散化，区别就是采用了基尼系数。对连续特征的m个取值，先从大到小排列，可取m-1个划分点（就是每两个点的中点），分别计算每个划分点时二分类的基尼系数。选择基尼系数最小的点作为二元离散分类点。比如取到的划分点为at，则大于at的为类别1，小于at的为类别2。同时，该特征在本次子节点生成过后，还可以参与后续的子节点的产生。

对于离散特征：采用的思路是不停地二分离散特征，同时该特征还会参与子节点的产生选择过程（相比于ID3和C4.5的离散特征只参与一次便退出）。相比于ID3和C4.5，如果遇到了A有A1,A2,A3三个类别，会在决策树建立一个三叉的节点。这样导致多叉树的产生。而CART是不停地二分，会考虑把A分成{A1}和{A2,A3}, {A2}和{A1,A3}, {A3}和{A1,A2}三种情况，然后找到基尼系数最小的组合，建立二叉树节点，比如{A2}和{A1,A3}，一个节点是A2对应的样本，另一个节点是{A1,A3}对应的节点。由于没有完全将A划分开，后面还可以继续在子节点选择特征A来划分A1和A3。

CART分类树大概生成步骤：

输入训练集D，基尼系数的阈值，样本个数阈值。

0、如果基尼系数小于阈值，则返回决策树子树，当前节点停止递归。如果当前节点的样本数小于阈值或者没有特征，返回决策子树，停止递归。

1、计算当前节点的现有的各个特征的各个特征值对数据集D的基尼系数。离散特征和连续特征分别见上述。选择基尼系数最小的特征A和对应的特征值a。将数据集划分为两部分D1和D2。

2、对左右的子节点递归调用上述步骤。

对于生成的决策树预测时，加入测试集的样本X落到了某个叶子节点，而节点里有多个训练样本。则对于A的类别预测采用这个叶子节点里概率最大的类别。（所以也可以输出概率）

回归树：也称为最小回归树

首先区分回归树与分类树的不同，如果输出的是离散值，就是分类树，连续值，就是回归树。使用平方误差最小化准则来选择特征并进行划分，并采用样本的最小方差作为节点分裂的依据。

对于连续特征：不采用基尼系数。而是常见的最小二乘法则。扫描特征j的所有划分点，对每个划分点s将数据划分为D1和D2，求出使D1和D2各自集合的均方差最小，同时D1和D2的均方差之和最小所对应的特征和特征值划分。找到这样的特征和特征值，就是最优特征和以及它的最优划分点。

这个式子相当于是将两部分的标签的方差相加。

c1为D1数据集的样本输出均值，c2为D2数据集的样本输出均值。

对于离散特征：和分类树类似。

同时与分类树不同的是，采用的是最终叶子的均值或者中位数来预测输出结果。

CART的大概生成步骤对比：

分类树：                                                       回归树：

1、计算各个特征的基尼系数                          1、对属性内部的分裂规则和分类树一样，但是计算的是最小方差和。

2、选择基尼系数最小的特征和对应特征值     2、选择最小方差和的对应特征和相应的分裂点

3、递归生成决策树                                         3、递归生成决策树

CART决策树的缺点：

1. 和ID3，C4.5一样，做特征选择的时候都是选择一个最优特征来做分类决策，但是大多数分类决策不应该是由某一个特征决定的，而是应该由一组特征决定的。这样决策得到的决策树更加准确，这个决策树叫做多变量决策树。选择最优的一个线性组合来做决策，这个算法的代表是OC1。
2. 如果样本发生一点改动，就会导致树结构的剧烈改变，可以通过集成学习里的随机森林之类的方法解决。

CART的剪枝

由于决策时很容易过拟合，导致泛化能力差，为了解决这个问题，我们需要对CART树进行剪枝。

预剪枝

预剪枝的思想是在树中节点进行扩展前，先计算当前划分能否带来模型泛化能力的提升。如果不能，则不再继续生长子树。此时可能存在不同类别的样本同时存在于节点中，按照多数投票的原则判断该节点所属类别。

• 当树到达一定深度时停止生长
• 当到达当前节点的数量小于某个阈值的时候，停止生长
• 计算每次分裂对测试集的准确度提升，当小于某个阈值的时候，不再继续扩展

预剪枝简单、效率高，适合解决大规模问题。但如何准确估计何时停止树的生长，针对不同问题有很大差别，需要做经验判断。且预剪枝有欠拟合的风险，虽然当前的划分会导致测试集准确率降低，但在之后的划分中准确率可能上升。

后剪枝

后剪枝是在决策树生长完全后，从最底层向上进行剪枝。剪枝过程将子树删除，用一个叶子节点代替，该节点的类别同样用多数投票的原则进行判断。后剪枝通过测试集上准确率进行判断，如果剪枝过后准确率有所提升，则进行剪枝。

CART选择后剪枝，即先生成决策树，然后产生所有可能的剪枝后的CART树，然后使用交叉验证来检验各种剪枝的效果，选择泛化能力最好的剪枝策略。

剪枝的损失函数：

alpha是正则化参数，和线性回归的正则化一样。C(T)为训练数据的预测误差，分类树是用基尼系数度量，回归树是用均方差。|T|是子树T的叶子节点的数量。当alpha为0，没有正则化，不剪枝，生成的决策树就是最优的；当alpha为无穷，正则化强度最大，此时由原始的根节点组成的单节点树为最优子树。一般来说，正则化系数alpha越大，剪枝越厉害。

对于某一固定的alpha，一定存在使损失函数C_a(T)最小的唯一子树。

剪枝策略：

对任意一棵子树，如果损失是

当仅仅保留根节点时，损失是

当alpha很小或为0时，一般是小于的，因为前者更细致，损失更小。

当alpha达到某种程度，等于。

此时误差增加率，也就是Tt和t有了相同的损失，但是t的节点更少，因此可以对Tt进行剪枝，变成单节点t。

因此，对每个节点，都计算。

可以计算出每个子树的剪枝的阈值alpha，针对不同的alpha所对应的剪枝后的最优子树做交叉验证。这样就有一个最好的alpha，也有了对应的最优子树。在alpha偏大的时候，最优子树偏小；在alpha偏小的时候，最优子树偏大。

剪枝大致步骤：

1、设alpha为正无穷。子树集合目前为空。

2、自下而上地对各内部节点计算alpha,若alpha比之前小，则更新alpha。一直找到最小的alpha。在这个阶段记录下所有更新过的alpha,弄做一个集合。

3、自上而下地访问内部节点，如果有g(t)<=alpha集合中的最大值，进行剪枝，得到对应的树T（如果是分类树，叶节点是概率最高的类别，如果是回归树，则是所有样本的均值）。在子树集合中，将刚刚得到的最优子树并入。alpha集合去掉刚刚使用的alpha。

4、如果alpha集合还不为空，则回到步骤3.

5、在得到的最优子树集合中，对每个子树进行交叉验证，得到最优子树。

剪枝小结：

剪枝过程占有极其重要的地位，很多研究表明，剪枝比树的生成过程更为关键。对于不同划分标准生成的过拟合决策树，经过剪枝后都能保留最重要的属性划分。因此最终性能差距不大。

小结

决策树的优点：

1、简单直观，可解释性强

2、不需预处理，不需归一化，处理缺失值。

3、代价是O(log2 m),m为样本数。

4、既可以处理离散值又可以处理连续值。

5、相比神经网络的黑盒分类，决策树在逻辑上可以得到很好解释。

6、可以交叉验证剪枝，提高泛化能力。

7、对异常点容错性好。

8、有特征选择作用

9、可扩展性强，容易并行

缺点：

1、容易过拟合。可以通过设置最少样本数量和限制深度来改进。

2、因为样本的一点变动导致树结构的剧烈改变，可以通过集成学习之类的方法解决。

3、类似于异或这样的复杂关系，没有办法，可以换神经网络来解决。

4、某些特征的样本比例过大，决策树容易偏向这些特征。通过调节样本权重来改善。

5、缺乏平滑性（回归预测只能输出有限的若干种数值）

6、不适合处理高维稀疏数据

文章最后发布于: 2019-05-23 22:54:17

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