决策树与随机森林算法（理论）-----------------------机器学习系列（二））

在讲解算法之前，先铺垫一下算法涉及的内容：

• 熵： H(X)=−∑x∈Xp(x)logp(x)
• 联合熵： H(X,Y)=−∑x∈X,y∈Yp(x,y)logp(x,y)
• 条件熵： H(X|Y)=−∑x∈X,y∈Yp(x,y)logp(x|y)
• 相对熵： D(p||q)=∑xp(x)logp(x)q(x)
• 互信息： I(X,Y)=∑x∈X,y∈Yp(x,y)logp(x,y)p(x)p(y)Gini系数：
  Gini(p)=∑Kk=1pk(1−pk)=1−∑Kk=1p2kGini系数：
  Gini(p)=∑Kk=1pk(1−pk)=1−∑Kk=1p2k
• Gini系数：
  

Gini(p)=∑Kk=1pk(1−pk)=1−∑Kk=1p2k

熵、联合熵、条件熵与互信息

熵：表示随机变量的不确定性，混乱度，代表一个系统中蕴含多少信息量，信息量越大表名一个系统不确定性越大，就存在越多的可能性。

条件熵：H(X,Y)-H(X)=H(Y|X)

在一定条件下，随机变量的不确定性，就是在事件X的前提下，事件Y发生“新”带来的熵

信息增益：熵-条件熵,决策树的特征选择，

在一定条件下，信息不确定性减少的程度。G(D,A)=H(Y)-H(Y|X).在X条件下，Y的不确定度下降了多少。

互信息： I(X,Y)=∫X∫YP(X,Y)logP(X,Y)P(X)P(Y)

可以看出，如果X与Y独立，则P(X,Y)=P(X)P(Y)，I(X,Y)就为0，即代表X与Y不相关

表示两个变量X与Y是否有关系，以及关系的强弱

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决策树学习算法：信息增益、ID3、C4.5、CART

决策树：是一种树形结构，其中每个内部节点表示在一个树形上的测试，每个分之代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。决策树学习是以实例为基础的归纳学习，采用自顶向下的递归方法，其基本思想是以信息熵为度量构造一棵熵值下降最快的树，到叶节点处的熵值为零，此时每个叶节点中的实例都属于同一类。

决策树算法的最大优点是，它可以自学习。在学习的过程中，不需要使用者了解过多的背景知识，只需要对训练实例进行较好的标注，就能够进行学习。属于有监督学习，从一类无序、无规则的事物中推理出决策树标识的分类规则。

建立决策树的关键，在当前状态下选择哪个属性作为分类依据，根据不同的目标函数，建立决策树主要有三种算法：ID3,C4.5,CART

ID3：使用信息增益、互信息，g(D,A)进行特征选择

取值多的属性，更容易使数据更纯，其信息增益更大。训练得到的是一棵庞大且深度浅的树：不合理

C4.5：信息增益率，g(D,A)/H(A)

CART:基尼指数

一个树形的信息增益率/gini指数越大，表明属性对样本的熵减少的能力更强，这个属性是的数据由不确定性变成确定性的能力越强。

决策树思想，实际上就是寻找最纯净的划分方法，纯度的另一面也即不纯度，ID3算法使用信息增益作为不纯度；C4.5算法使用信息增益率作为不纯度；CART算法使用基尼系数作为不纯度。

决策树要达到寻找最纯净划分的目标要干两件事，建树和剪枝

建树：

（1）如何按次序选择属性

也就是首先树根上以及树节点是哪个变量呢？这些变量是从最重要到次重要依次排序的，那怎么衡量这些变量的重要性呢？　ID3算法用的是信息增益，C4.5算法用信息增益率；CART算法使用基尼系数。决策树方法是会把每个特征都试一遍，然后选取那个，能够使分类分的最好的特征，也就是说将A属性作为父节点，产生的纯度增益（GainA）要大于B属性作为父节点，则A作为优先选取的属性。

（根据log(x)的函数可知，p值越小，熵越大，所以当分组完全是会出现p=0此时熵最大）

（2） 如何分裂训练数据（对每个属性选择最优的分割点）

如何分裂数据也即分裂准则是什么？依然是通过不纯度来分裂数据的，通过比较划分前后的不纯度值，来确定如何分裂。

下面做具体的介绍：

——CART算法：既可以做分类，也可以做回归。只能形成二叉树。

分支条件：二分类问题

分支方法：对于连续特征的情况：比较阈值，高于某个阈值就属于某一类，低于某个阈值属于另一类。对于离散特征：抽取子特征，比如颜值这个特征，有帅、丑、中等三个水平，可以先分为帅和不帅的，不帅的里面再分成丑和中等的。

得分函数（y）：就是上面提到的gt(x)，对于分类树取得是分类最多的那个结果（也即众数），对于回归树取得是均值。

损失函数：其实这里的损失函数，就是分类的准则，也就是求最优化的准则

对于分类树（目标变量为离散变量）：同一层所有分支假设函数的基尼系数的平均。

对于回归树（目标变量为连续变量）：同一层所有分支假设函数的平方差损失

对于分类树（目标变量为离散变量）：使用基尼系数作为分裂规则。比较分裂前的gini和分裂后的gini减少多少，减少的越多，则选取该分裂规则，这里的求解方法只能是离散穷举。关于基尼系数，可以参考周志华的西瓜书决策树那章，讲得比较简洁，也比较易懂。“直观来说，（数据集D的基尼系数）Gini(D)反映了从数据集D中随机抽取两个样本，其类别标记不一致的概率，因此Gini(D)越小，则数据集D的纯度越高。”

具体这个的计算，我觉得有例子才好理解，下面这个红绿球的例子很好的说明了，如何根据损失函数最小（也就是基尼系数最小）来选取分裂规则。最后GIINs2更小，因此选择它作为分类规则。

对于回归树（目标变量为连续变量）：使用最小方差作为分裂规则。只能生成二叉树。

CART与逻辑回归的比较：

主要优缺点如下图。缺点补充几点，不是很稳点，数据变化一点，你的树就会发生变化；没有考虑变量之间相关性，每次筛选都只考虑一个变量（因此不需要归一化）；只能线性分割数据；贪婪算法（可能找不到最好的树）。优点也补充三点，同时可以处理分类变量和数值变量（但是可能决策树对连续变量的划分并不合理，所以可以提前先离散化）；可以处理多输出问题；另外决策树不需要做变量筛选，它会自动筛选；适合处理高维度数据。

ID3算法：使用信息增益作为分裂的规则，信息增益越大，则选取该分裂规则。多分叉树。信息增益可以理解为，有了x以后对于标签p的不确定性的减少，减少的越多越好，即信息增益越大越好。

C4.5算法：使用信息增益率作为分裂规则（需要用信息增益除以，该属性本身的熵），此方法避免了ID3算法中的归纳偏置问题，因为ID3算法会偏向于选择类别较多的属性（形成分支较多会导致信息增益大）。多分叉树。连续属性的分裂只能二分裂，离散属性的分裂可以多分裂，比较分裂前后信息增益率，选取信息增益率最大的。

三种方法对比：

ID3的缺点，倾向于选择水平数量较多的变量，可能导致训练得到一个庞大且深度浅的树；另外输入变量必须是分类变量（连续变量必须离散化）；最后无法处理空值。

C4.5选择了信息增益率替代信息增益。

CART以基尼系数替代熵；最小化不纯度而不是最大化信息增益。

剪树：

（2） 如何停止分裂

   下面这六种情况都会停止分裂。其中第一种其实属于树的完全长成，但这会出现过拟合问题，所有之前很流行一种抑制这种情况的方法，叫树的剪枝。树的剪枝分为预剪枝和后剪枝，预剪枝，及早的停止树增长控制树的规模，方法可以参考如下6点停止分类的条件。后剪枝在已生成过拟合决策树上进行剪枝，删除没有意义的组，可以得到简化版的剪枝决策树，包括REP（设定一定的误分类率，减掉对误分类率上升不超过阈值的多余树）、PEP，还有一种CCP，即给分裂准则—基尼系数加上惩罚项，此时树的层数越深，基尼系数的惩罚项会越大。

在上面决策树的评价指标loss function Cα(T)=C(T)+α|T| 中，C(T)表示模型对训练数据集的预测误差，即模型与训练数据的拟合程度，|T|表示模型复杂度，由参数 α 控制两者之间的影响。
当 α 确定时：

• 子树越大，与训练集的拟合越好，但模型的复杂度就越高；
• 子树越小，模型简单，但与训练集的拟合度不好。

决策树生成学习局部的模型，而剪枝学习整体的模型!!
剪枝的过程为：

• 计算每个节点的经验熵；
• 递归的从树的叶节点向上回缩，设一组叶节点回缩到其父节点之前和之后的整体树分别为 TB 和 TA ，对应的损失函数值分别为 Cα(TB) 和 Cα(TA) ,如果 Cα(TA)<=Cα(TB) ，则进行剪枝。

二、随机森林

 尽管有剪枝等等方法，一棵树的生成肯定还是不如多棵树，因此就有了随机森林，解决决策树泛化能力弱的缺点。（可以理解成三个臭皮匠顶过诸葛亮）

而同一批数据，用同样的算法只能产生一棵树，这时Bagging策略可以帮助我们产生不同的数据集。Bagging策略来源于bootstrap aggregation：从样本集（假设样本集N个数据点）中重采样选出Nb个样本（有放回的采样，样本数据点个数仍然不变为N），在所有样本上，对这n个样本建立分类器（ID3C4.5CARTSVMLOGISTIC），重复以上两步m次，获得m个分类器，最后根据这m个分类器的投票结果，决定数据属于哪一类。

随机森林在bagging的基础上更进一步：

1.  样本的随机：从样本集中用Bootstrap随机选取n个样本

2.  特征的随机：从所有属性中随机选取K个属性，选择最佳分割属性作为节点建立CART决策树（泛化的理解，这里面也可以是其他类型的分类器，比如SVM、Logistics）

3.  重复以上两步m次，即建立了m棵CART决策树

4.  这m个CART形成随机森林，通过投票表决结果，决定数据属于哪一类（投票机制有一票否决制、少数服从多数、加权多数）

关于调参：1.如何选取K，可以考虑有N个属性，取K=根号N

               2.最大深度（不超过8层）

               3.棵数

               4.最小分裂样本树

               5.类别比例

三、python实现代码

决策树的重要参数都是防止过拟合的. 有2个参数是关键，min_samples_leaf 这个sklearn的默认值是1，经验上必须大于100，如果一个节点都没有100个样本支持他的决策，一般都被认为是过拟合；max_depth 这个参数控制树的规模。决策树是一个非常直观的机器学习方法。一般我们都会把它的决策树结构打印出来观察，如果深度太深对于我们的理解是有难度的。

最后

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