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决策树模型理论介绍

• 决策树算法是一种归纳分类算法，它通过对训练集的学习，挖掘出有用的规则，用于对新集进行预测
• 非参数学习算法。对每个输入使用由该区域的训练数据计算得到的对应的局部模型
• 决策树归纳的基本算法是贪心算法，自顶向下递归方式构造决策树
• 在其生成过程中，分割方法即属性选择度量是关键。通过属性选择度量，选择出最好的将样本分类的属性

决策树的结构

决策树算法以树状结构表示数据分类的结果。每个决策点实现一个具有离散输出的测试函数，记为分支。

决策树的结构

决策特征/属性选择

• 特征选择在于选取对训练数据具有分类能力的特征

• 选择特征的准则：

1. 信息增益—ID3算法
2. 信息增益比—C4.5算法
3. 基尼指数—CART算法

决策树的减枝

CART算法(Classification And Regression Tree)

• CART同样由特征选择、树的生成及剪枝组成，即可以用于分类也可以用于回归
• CART假设决策树是二叉树，内部结点特征的取值为“是”和“否”，这样的决策树等价于递归地二分每个特征：

1. 对回归树用平方误差最小化准则
2. 分类树用基尼指数(Gini index)最小化准则

Gini指数介绍和计算

计算每个属性/特征的Gini指数，选择Gini最小的特征作为分类特征。

Gini指数计算

连续值属性/特征的处理

• Step1 根据训练数据集中属性的值对该训练数据集进行排序
• Step2 利用其中属性的值对该训练数据集动态地进行划分
• Step3 在划分后的得到的不同的结果集中确定一个阈值，该阈值将训练数据集数据划分为两个部分
• Step4 针对这两边各部分的值分别计算它们的增益或增益比率或Gini指数，以保证选择的划分是最优的

决策树模型编程实践

代码详见微头条。

决策树模型编程实践