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几个常用机器学习算法 - 决策树算法

2018-06-14

几个常用机器学习算法 - 决策树算法

1 决策树算法(Decision Tree)是从训练数据集中归纳出一组分类规则的过程。
实际操作中,与训练数据集不相矛盾的决策树可能有多个,也可能一个都没有;理想情况是找到一个与训练数据矛盾较小的决策树,同时也具有良好的泛化能力。
2 决策树结构:
        有向边
        节点
        -内部节点: 数据的特征
        -叶节点:数据的类别
    决策树准则:每个实例都被一条路径覆盖,且仅被一条路径覆盖
3 决策树算法过程
    特征选择
        决策树生成过程就是划分数据集的过程,合适地选取特征能帮助我们将数据集从无序数据组织为有序;
        有很多方法可以划分数据集,决策树算法根据信息论来度量信息;
        信息论中有很多概念,不同的决策树生成算法使用不同的信息论概念来进行特征选择。

    决策树生成
        有诸如ID3, C4.5, CART等算法用于生成决策树;

        ID3和CART4.5的差别在于用于特征选择的度量的不同
        -ID3使用信息增益进行特征选择
        -C4.5使用信息增益比进行特征选择
        -以上两个算法流程:迭代的寻找当前特征中最好的特征进行数据划分,直到所有特征用尽或者划分后的数据的熵足够小。

            ID3核心思想:信息增益越大说明该特征对于减少样本的不确定性程度的能力越大,也就代表这个特征越好。

            C4.5核心思想:某些情况(比如按照身份证号、信用卡号、学号对数据进行分类)构造的树层数太浅而分支又太多,而这样的情况对数据的分类又往往没有意义,所以引入信息增益比来对分支过多的情况进行适当“惩罚”。具体情景解释可见这篇博客
        CART我还没了解过,暂不介绍
4 决策树生成算法得到的树对训练数据的分类很准确,但对未知数据的分类却没那么准确,容易过拟合;因为决策树考虑的特征太多,构建得太复杂。
所以我们需要对决策树进行剪枝:从已生成的树上裁掉一些子树或叶节点,并将其根节点或父节点作为新的叶节点,以此简化树。

剪枝算法很多,这里引入一种简单的:极小化决策树整体的损失函数。

设树 T 的叶节点个数为 |T|, t 是树 T 的叶节点,该叶节点有Nt
个样本点,其中 k 类的样本点有Ntk个, k = 1,2,…,k, Ht(T)是叶节点 t 上的经验熵,α≥0
为参数,决策树的损失函数可定义如下


而经验熵为

其中,为了简洁,令

所以,上面的损失函数可以记为


各个符号定义如下:

    C(T) 表示模型对训练数据的预测误差,即拟合程度
    |T| 表示模型复杂度
    α
控制以上两者之间的平衡
    当α
确定时,树越大,与训练数据的拟合就越好,C(T)越小,但是树的复杂度也会上升,|T| 上升;而树越小,树的复杂度就越低,|T| 越小,但往往和训练数据的拟合程度不好,C(T) 又会上升
较大的α
使得生成较简单的树,较小的α使得生成较复杂的树,当α=0
        ,就完全不考虑树的复杂度了,相当于不进行剪枝操作
        决策树生成只考虑提高信息增益来更好拟合训练数据,但决策树剪枝则通过优化损失函数来减少树的复杂度;可以说决策树生成学习的是局部模型,而决策树剪枝学习的是整体模型
剪枝算法流程
    计算每个节点的经验熵
    递归地从树的叶节点向上回缩:设一组叶节点
    回缩到父节点前后的整体树分别是TB
和TA,其对应的损失函数值分别是Cα(TB)和Cα(TA)
,如果


那么将父节点变为新的叶节点,即剪枝
重复执行步骤2,直到不能再继续为止,得到损失函数最小的子树Tα
5
代码部分,先挖个坑。。。过段时间回来填

完 谢谢观看

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