机器学习-决策树学习
机器学习--决策树算法（ID3C4.5）
机器学习--决策树算法（ID3C4.5）在⽣活中，“树”这⼀模型有很⼴泛的应⽤，事实证明，它在机器学习分类和回归领域也有着深刻⽽⼴泛的影响。
在决策分析中，决策树可以明确直观的展现出决策结果和决策过程。
如名所⽰，它使⽤树状决策模型。
它不仅仅是在数据挖掘中⽤户获取特定⽬标解的策略，同时也被⼴泛的应⽤于机器学习。
如何使⽤树来表⽰算法为此，我们考虑使⽤泰坦尼克号数据集的⽰例，以预测乘客是否会⽣存。
下⾯的模型使⽤数据集中的3个特征/属性/列，即性别，年龄和SIBSP（配偶或⼉童的数量）。
这是⼀棵体现了⼈性光辉的决策树。
树的形状是⼀棵上下颠倒的决策树，叶⼦节点在下，根节点在上。
在图像中，⿊⾊中的粗体⽂本表⽰条件/内部节点，基于树分成分⽀/边缘。
不再分裂的分⽀结束是决策/叶⼦，在这种情况下，乘客是否被死亡或幸存，分别表⽰为红⾊和绿⾊⽂本。
虽然，⼀个真实的数据集将有很多功能，这只是⼀个更⼤的树中的部分分⽀，但你不能忽略这种算法的简单性。
该特征重要性是明确的，可以轻易查看决策关系。
该⽅法更常见于来⾃数据的学习决策树，并且在树上被称为分类树，因为⽬标是将乘客分类为幸存或死亡，上⾯所展⽰的决策树就是分类树。
回归树以相同的⽅式表⽰，例如⽤于预测房⼦价格的连续价值。
通常，决策树算法被称为CART或分类和回归树。
那么，算法⽣成的背后发⽣了什么呢？如何⽣成⼀个决策树取决于选择什么特征和在何种情况下进⾏分裂，以及在什么时候停⽌。
因为⼀棵树通常是随意⽣长的，你需要修剪它，让它看起来漂亮（研究如何⽣成决策树）。
ID3算法ID3算法⽣成决策树ID3算法（Iterative Dichotomiser 3）是决策树⽣成算法的⼀种，基于奥卡姆剃⼑原理(简约原则) 1。
是Ross Quinlan发明的⼀种决策树算法，这个算法的基础就是上⾯提到的奥卡姆剃⼑原理，越是⼩型的决策树越优于⼤的决策树，尽管如此，也不总是⽣成最⼩的树型结构，⽽是⼀个启发式算法。
机器学习-决策树-ppt
例如：我们要对“这是好瓜吗”这样的问题进行决策时，通常 会进行一系列的判断：我们先看“它是什么颜色”，如果是“青 绿色”再看“它的根蒂是什么形态”，如果是“蜷缩”，我们在判 断“它敲起来是什么声音”，最后，我们得出最终的决策：这是 个好瓜，这个过程如下：
决策树的基本组成部分：决策结点、分支和叶子。
主要内容
决策树基本概念 基本流程 划分选择 剪枝处理
决策树
决策树基本概念
决策树是数据挖掘分类算法的一个重要方法。在各种分类算 法中，决策树是最直观的一种。在机器学习中也是一种常用方法。
我们希望从给定的训练集中学得一个模型用来对新示例进行 分类，这一分类过程称为“决策”过程。决策树是基于树结构进 行决策的。
一般而言，信息增益越大，则意味着使用属性a来进行划分所 获得的“纯度”（即分支节点所包含的样本尽可能属于同一类 别）
以下表的西瓜数据为例
以属性“色泽”为例，它有三个可能取值{青绿，乌 黑，浅白}，记为：D1==青绿，D2=乌黑，D3=浅白算 D1包含{1，4，6,10,13,17}6个样例，其中正比例 P1=3/6，反比例P2=3/6；D2包含{2,3,7,8,9，15}6个 样例，其中正比例P1=4/6，反比例P2=2/6；D3包含 {5,11,12,14,16}5个样例，其中正比例P1=1/5，反比 例P2=4/5。
决策树算法
目前已有多种决策树算法：CLS、ID3、CHAID、C4.5、 CART、 SLIQ、SPRINT等。 著名的ID3（Iterative Dichotomiser3）算法是 J.R.Quinlan在1986 年提出的，该算法引入了信息论中的理论，是基于信息 熵的决策树分类算法。
决策树ID3算法
剪枝分为“预剪枝”和“后剪枝”。预剪枝是在 决策树生成过程中，对每个节点在划分之前先 进行估计，若当前节点的划分不能带来决策树 的泛化性能的提升，则停止划分并将当前节点 标记为叶节点。
机器学习中的决策树与贝叶斯网络
机器学习中的决策树与贝叶斯网络随着计算机处理能力的不断提高，机器学习作为一种应用人工智能思想的技术，被广泛应用于数据分析、预测、分类等问题的解决上。
机器学习的模型比较繁多，其中决策树和贝叶斯网络是比较常见的两种。
一、决策树决策树是一种基于树形结构的决策分析模型，解决的问题是分类问题和回归问题。
在分类问题中，每一个叶子节点代表着一个类别，每一次分类操作基于一个属性进行分裂，使得分裂后的簇内差异最小，簇间差异最大。
在回归问题中，每一个叶子节点上的值是一个数值，对于每一个非叶子节点，基于一个属性进行分裂并保证分裂后的误差最小。
决策树的优点在于：1.易于理解和解释，适用于处理有缺失值的数据，对于选择属性的问题具有较好的不确定性处理能力；2.可使用在连续型和离散型的特征变量上，使得它在处理含有时间和序列的数据时也拥有很好的表现；3.运行速度快，使用相对简单，它们通常都是乘法和加法运算，如果样本量不是非常大，训练速度相对较快。
决策树的缺点在于：1.容易过度拟合，树的深度越大，过度拟合问题就越严重，需要进行一定的剪枝操作；2.对于类别数量较多的分类问题，错误率会变得较高，因为在构造树的时候可能会出现一些分类较少的类别，但是它们也拥有自己的叶子节点；3.决策树是一个贪婪算法，只会考虑当前最优的切分点，而不会考虑全局最优解，因此构造的树可能不是最优决策树。
二、贝叶斯网络贝叶斯网络是一种概率图模型，用于表示变量之间的条件依赖关系，并且使用概率的方法来进行推理和决策。
它的构造包括两个步骤：第一步是构建结构，通过相关性分析确定变量之间的依赖关系；第二步是构建参数，计算变量之间的条件概率。
贝叶斯网络在处理不确定性问题上有很好的表现，因为对于贝叶斯网络中每个节点，可以通过给定其他节点的信息，计算该节点的后验概率。
贝叶斯网络的节点可以是离散的或连续的，因此在处理混合数据时的优势也比较显著。
贝叶斯网络的优点在于：1.可用于推断原因和效果，以及预测新数据；2.具有较好的不确定性处理能力，对于处理含噪声的数据、数据不完备或者数据不准确的情况有着较好的表现；3.贝叶斯网络建立在概率基础上，因此它是非常可靠的，能够提供全面和可靠的决策结果。
了解机器学习中的随机森林算法和决策树模型
了解机器学习中的随机森林算法和决策树模型一、介绍机器学习中的随机森林算法和决策树模型是常用的监督学习方法，被广泛应用于分类和回归问题。
本文将详细介绍这两个模型的原理以及它们在机器学习中的应用。
二、决策树模型1. 原理决策树是通过一系列的判断条件对数据进行分类或预测的模型。
其原理是基于对样本特征属性进行分割，直至得到能够完全分开不同类别的叶节点。
决策树模型具有易于理解、可解释性强等优点，适用于处理有离散特征和连续特征的数据集。
2. 构建过程决策树模型构建过程包括选择最佳划分属性、生成子节点以及递归构建子树等步骤。
通过计算划分属性的信息增益或其他指标，选择最佳属性作为当前节点的分裂条件。
然后将数据集按照该属性值进行划分，并递归地生成子节点，直到满足停止条件（如达到叶节点或深度限制）为止。
3. 应用领域决策树模型在多个领域都能得到广泛应用。
例如，在医学领域，可以利用决策树模型对患者的症状和各种检测指标进行分类，以辅助医生做出诊断决策。
在金融领域，可以通过构建决策树模型进行信用评分，帮助银行判断借款人的还款能力。
三、随机森林算法随机森林是一种基于集成学习思想的算法，它由多个决策树组成。
它通过对原始数据集进行有放回抽样（bootstrap）得到多个样本子集，并利用这些子集构建不同的决策树。
最后通过投票或平均等方式综合各决策树的结果来做出最终预测。
随机森林算法能够处理高维度数据和离群点，并且不容易过拟合。
2. 构建过程随机森林算法包括两个重要步骤：创建随机子集和构建决策树。
创建随机子集时，首先从原始数据集中进行有放回抽样得到训练集，然后再从每个特征子集中选择最佳划分属性。
构建决策树的过程与决策树模型相似，但在节点划分时只考虑随机子集中的一部分特征。
3. 应用领域随机森林算法被广泛用于文本分类、图像识别、推荐系统等领域。
在文本分类中，可以利用随机森林对文章或评论进行情感分析，帮助企业了解用户对其产品的态度。
在推荐系统中，可以利用随机森林对用户的历史行为进行分析，并给出个性化的推荐结果。
请介绍至少四种典型的机器学习和数据挖掘算法
请介绍至少四种典型的机器学习和数据挖掘算法
1. 决策树：决策树是最常见的机器学习算法之一，是一种将数据（此
处即有关问题的观察和测量数据）映射到潜在结果（由结论和动作组成）的分类方法。
它通常适用于复杂的问题，可以自动分析和分类数据，从而有助于解决现实世界中的挑战性问题。
2. 聚类分析：聚类分析是一种机器学习和数据挖掘算法，它使用输入
数据创建一组相似元素的分组，并将不相似元素分为不同组。
它是一
种无监督学习，无需有任何先验知识，可以自动分析出模式和结构。
3. 线性回归：线性回归是机器学习中最重要的算法之一，它旨在为某
个变量或结果预测另一个变量或结果的值。
它允许我们预测和解释现
实世界中的客观观察。
通过线性回归，可以找到数据变量之间的关系，并应用该关系预测另一变量的值。
4. 支持向量机：支持向量机（SVM）是一种机器学习技术，它可以用
来解决分类和回归问题。
它不同于传统的感知机技术，能够解决非线
性问题。
它可以用来构建分类器，识别明确的目标和特征，通过拟合
相关性分析，以对不同的对象实行有效的分类。
《机器学习（周志华）》笔记--决策树（3）--剪枝处理：预剪枝、后剪枝、预剪枝与后剪枝优缺点比较
《机器学习（周志华）》笔记--决策树（3）--剪枝处理：预剪枝、后剪枝、预剪枝与后剪枝优缺点⽐较五、剪枝处理 过拟合：在决策树学习过程中，为了尽可能正确分类训练样本，结点划分过程将不断重复，有时会造成决策树分⽀过多，这时就可能会因训练样本学得太好，以致于把训练集⾃⾝的⼀些特点当作所有数据都具有的⼀般性质导致过拟合。
剪枝：对付过拟合的⼀种重要⼿段，通过主动去掉⼀些分⽀来降低过拟合的风险。
基本策略：预剪枝和后剪枝。
预剪枝：对每个结点划分前先进⾏估计，若当前结点的划分不能带来决策树的泛化性能的提升，则停⽌划分，并标记为叶结点。
后剪枝：现从训练集⽣成⼀棵完整的决策树，然后⾃底向上对⾮叶⼦结点进⾏考察，若该结点对应的⼦树⽤叶结点能带来决策树泛化性能的提升，则将该⼦树替换为叶结点。
如何评估：留出法，即预留⼀部分数据⽤作“验证集”以进⾏性能评估。
举例： 我们将西⽠数据集随机分成两部分，如图5.0.1所⽰： 图 5.0.1 假设我们采⽤信息增益准则来进⾏划分属性选择，则从图5.0.1的训练集中会⽣成⼀个决策树，如图5.0.2. 图5.0.2 划分前：5个正例，5个负例，拥有样本数最对的类别。
根据前⾯讲到的信息增益准则，得到了⼀个决策树。
进⾏了5次划分1、预剪枝 基于信息增益准则，我们会选取属性“脐部”来对测试集进⾏划分，并产⽣三个分⽀。
然⽽，是否应该进⾏这个划分呢？预剪枝要对划分前后的泛化性能进⾏估计。
划分之前，所有样例集中在根结点，如图5.1.1 图5.1.1 在⽤属性“脐部”划分之后，如图5.1.2 图5.1.2 基于预剪枝策略从表5.0.1数据所⽣成的决策树如图5.1.3 图5.1.32、后剪枝 后剪枝先从训练集中⽣成⼀棵完整的决策树，其验证集精度测得为 42.9%。
⾸先考虑结点⑥，若将其替换为叶结点，根据落在其上的训练样例{7，15}，将其标记为“好⽠”，测得验证集精度提⾼⾄ 57.1%，于是决定剪枝： 然后考虑结点⑤，若将其替换为叶结点，根据落在其上的训练样例{6，7，15}，将其标记为“好⽠”，测得验证集精度仍为 57.1%，可以不剪枝： 对结点②，若将其替换为叶结点，根据落在其上的训练样例{1，2，3，14}，将其标记为“好⽠”，测得验证集精度提升⾄ 71.4%，决定剪枝： 对结点③和①，先后替换为叶结点，均未测得验证集精度提升，于是不剪枝： 最终，后剪枝得到的决策树：3、预剪枝与后剪枝优缺点⽐较（1）时间开销 • 预剪枝：训练时间开销降低，测试时间开销降低 • 后剪枝：训练时间开销增加，测试时间开销降低（2）过/⽋拟合风险 • 预剪枝：过拟合风险降低，⽋拟合风险增加 • 后剪枝：过拟合风险降低，⽋拟合风险基本不变（3）泛化性能：后剪枝通常优于预剪枝。
机器学习中的决策树剪枝与集成学习
机器学习中的决策树剪枝与集成学习决策树剪枝和集成学习是机器学习中常用的两种技术，它们能够提高决策树模型的性能和泛化能力。
下面分别介绍决策树剪枝和集成学习的原理和应用。
决策树剪枝是一种用于降低决策树模型复杂度的技术。
决策树模型通过将训练样本按照特征进行划分，生成一棵树状结构来表示决策过程。
但是，如果决策树生长过深或过宽，容易导致模型过拟合，泛化能力较差。
决策树剪枝的目的是通过优化决策树的结构，降低模型复杂度，提高模型的泛化能力。
决策树剪枝可以分为预剪枝和后剪枝两种策略。
预剪枝是在决策树生长过程中，根据一些准则提前停止递归划分的过程，从而限制了决策树的生长。
常见的预剪枝策略有：限制树的最大深度、限制叶子节点的最小样本数、限制叶子节点的最小信息增益等。
后剪枝是在决策树生成完毕后，通过剪去一些叶子节点及其子树，构建一个更简化的决策树。
常见的后剪枝算法有：代价复杂度剪枝、悲观剪枝等。
集成学习是一种通过组合多个模型来提高预测准确性的技术。
在集成学习中，有多种方法可以用来构建多个模型，如：装袋法（bagging）、提升法（boosting）和随机森林（random forest）等。
这些方法的共同点是生成多个弱学习器，然后将它们结合起来得到一个更强的集成模型。
装袋法是一种基于自助采样的集成学习方法。
装袋法通过随机采样的方式生成多个数据集，每个数据集都是从原始训练集中有放回地采样得到的。
然后，每个数据集都用来训练一个基学习器，最后将这些基学习器投票或平均得到最终的预测。
常见的装袋法有：随机森林、提升树等。
提升法是一种通过顺序训练和组合模型的集成学习方法。
提升法的核心思想是通过迭代的方式训练多个弱学习器，每次迭代都重点关注之前学习器分类错误的样本，通过调整权重或采样策略等方式提高模型对于这些样本的分类能力。
最终将这些弱学习器加权结合得到强学习器。
常见的提升法有：AdaBoost、Gradient Boosting等。
《机器学习（周志华）》笔记--决策树（1）--决策树模型、决策树简史、基本流程
《机器学习（周志华）》笔记--决策树（1）--决策树模型、决策树简史、基本流程⼀、决策树模型 决策树(decision tree)是⼀种常⽤的机器学习⽅法，是⼀种描述对实例进⾏分类的树形结构。
决策树是⼀种常⽤的机器学习⽅法，以⼆分类为例，假设现在我们要对是否买西⽠进⾏判断和决策，我们会问⼀些问题，根据回答，我们决断是买还是不买，或者还拿补丁主意，这时会继续问问题，直到可以确定为⽌。
决策树基于“树”结构进⾏决策： （1）内部结点：属性 （2）分⽀：属性值 （3）p叶结点：分类结果 学习过程：通过对训练样本的分析来确定“划分属性”（即内部结点所对应的属性） 预测过程：将测试⽰例从根结点开始，沿着划分属性所构成的“判定测试序列”下⾏，直到叶结点 学习的过程就是通过划分属性构建决策树的过程，预测过程就是将测试样本从根节点开始，沿着划分属性构成的“判定序列”下⾏，直到叶结点。
结构举例： 从代码⾓度来看，决策树其实可以看成是⼀堆if-else语句的集合，例如引例中的决策树完全可以看成是如下代码：if isRed:if isCold:if hasSeed:print("buy")else:print("don't buy")else:if isCheap:print("buy")else:print("don't buy")else:print("don't buy") 由决策树的根结点(root node)到叶结点(leaf node)的每⼀条路径构建⼀条规则：路径上内部结点的特征对应着规则的条件，⽽叶结点的类对应着规则的结论。
决策树的路径或其对应的if-then规则集合具有⼀个重要的性质：互斥并且完备。
这就是说，每⼀个实例都被⼀条路径或⼀条规则所覆盖，⽽且只被⼀条路径或⼀条规则所覆盖。
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c
其中，pi是S中属于类别i的比例。 如果目标属性具有c个可能值，那么熵最大可能为log2c。
2.用信息增益度量期望的熵降低
信息增益是定义属性分类训练数据的能力的度量标准。 简单地说，一个属性的信息增益就是由于使用这个属 性分割样例而导致的期望熵降低。更精确地讲，一个 属性A相对样例集合S的信息增益Gain(S,A),被定义为：
决策树学习
决策树学习内容
简介 决策树表示法 决策树学习的适用问题 ID3算法
简介
决策树学习是应用最广的归纳推理算法之一。对噪 声数据有很好的健壮性并且能够学习析取表达式。 主要算法：ID3、ASSISTANT、C4.5。 决策树学习是一种逼近离散值目标函数的方法，在 这种方法中学习到的函数被表示为一棵决策树。学 次得到的决策树也能再被表示为多个if-then的规则， 以提高可读性。
根据信息增益标准，属性Outlook在训练样例上提供了 对目标属性PlayTennis的最佳预测。所以，Outlook 被选作根节点的决策属性，并为它的每一个可能值 (Sunny、Overcast、Rain)在根节点下创建分支。
ID3算法具体操作(3)
对每一个新的叶子节点继续这个过程，直到满足以 下两个条件中的任一个： 1）所有的属性已经被这条路径包括； 2）与这个节点关联的所有训练样例都具有相同的目 A) Entropy(S ) Entropy(Sv ) vValues ( A) | S |
其中，Values(A)是属性A所有可能值的集合，Sv是S 中属性A的值为v的子集。
举例说明
| Sv | Gain(S , A) Entropy(S ) Entropy(Sv ) vValues ( A) | S |
计算属性的信息增益
相对于目标分类，Humidity比Wind有更大的信息增益。
ID3算法具体操作(1)
ID3算法具体操作(2)
根据训练样例集合计算四个属性的信息增益为：
Gain(S, Outlook) = 0.246 Gain(S, Humidity) = 0.151 Gain(S, Wind) = 0.048 Gain(S, Temperature) = 0.029
关于某布尔分类的熵函数
S的所有成员属于同一类， Entropy(S)=0； S的正反样例数量相等， Entropy(S)=1； S的正反样例数量不等，熵 介于0和1之间
更一般的熵定义
更一般地，如果目标属性具有c个不同的值，那么S相对 于c个状态的分类的熵定义为：
Entropy S ) pi log2 pi (
决策树表示法
决策树
通过把实例从根节点排列到某个叶子节点来分类 实例； 叶子节点即为实例所属的分类； 树上每个节点说明了对实例的某个属性的测试； 节点的每个后继分支对应于该属性的一个可能值。
决策树代表实例属性值约束的合取
(conjunction)的析取(disjunction)式。从树根 到树叶的每一条路径对应一组属性测试的合取， 树本身对应这些合取的析取。
最佳分类属性
ID3算法的核心问题是选取在树的每个节点要测试的 属性。希望选择的是最有助于分类实例的属性。 定义一个统计属性，称为“信息增益”，用来衡量 给定的属性区分训练样例的能力。 ID3算法在增长树的每一步使用这个信息增益标准从 候选属性中选择属性。
1.用熵(ENTROPY)度量样例的均一性
专用于学习布尔函数的ID3算法概要
ID3(Examples,Target_attribute, Attributes)
创建树的Root节点
如果Examples都为正,返回label =+ 的单节点树Root 如果Examples都为反,返回label =- 的单节点树Root 如果Attributes为空,那么返回单节点Root, label=Examples中最普遍的Target_attribute 值 否则开始 AAttributes中分类examples能力最好的属性 Root的决策属性A 对于A的每个可能值vi 在Root下加一个新的分支对应测试A=vi 令Examplesvi为Examples中满足A属性值为vi的子集 如果Examplesvi为空 在这个新分支下加一个叶子节点，节点的label=Examples中最普遍的 Target_attribute值 否则在新分支下加一个子树ID3(Examplesvi,Target_attribute,Attributes-{A}) 结束 返回Root
ID3算法
基本的ID3算法通过自顶向下的构造决策树来进行学习。
构造过程从“哪一个属性将在树的根节点被测试？”这个 问题开始 为了回答使用统计测试来确定每一个实例属性单独分类训 练样例的能力 分类能力最好的属性被选作树的根节点 根节点的每个可能值产生一个分支 训练样例排列到适当的分支 重复整个过程
概念PLAYTENNIS的决策树
(Outlook=Sunny ∧Humidity=Normal)∨(Outlook=Overcast) ∨ (Outlook=Rain ∧Wind=Weak)
决策树学习的适用问题
通常决策树学习最适合具有以下特征的问题： 实例由“属性-值”对表示 目标函数具有离散的输出值—yes或no 可能需要析取的描述 训练数据可以包含错误 训练数据可以包含缺少属性值的实例—赋给最常见 的值或赋予每个可能值一个概率
决策树学习的适用问题
问题举例
医学中的应用（如根据疾病分类患者、疾病分析 与预测） 根据起因分类设备故障 根据拖欠支付的可能性分类贷款申请
分类问题
核心任务是把样例分类到各可能的离散值对应的 类别
基本的决策树学习算法—ID3算法
大多数决策树学习算法是一种核心算法的变体，ID3 是这种算法的代表。