《机器学习实战》-决策树算法心得

决策树的思路是这样的，假设有两个属性A，B，分别有两个值0，1，当A=0，B=0时这是个鸡，当A=0，B=1时是鸭，当A=1，B=0时是猫，当A=1，B=1时是狗。现在给了一个未知类别的物体，其属性是A=1，B=1，那么按照先判断A，后判断B的过程，得到如下决策流程：

很简单的一种分类方法吧。

实际上也是这样，最简单的决策树，就是从第一个属性的值开始进行分组，根据值的不同分成了不同子树，接着下一层用第二个属性的值分组，再下一层用第三个，以此类推，直到：

① 这个属性值分出来的子树中只有一个类别了；

② 将所有的属性都已经用完了，即树到了第N层（属性个数N）。

满足上述两个条件之一则为叶子结点，返回。

特别要说明的是条件②，因为再这种情况下可能叶子结点里的数据并不是同一类的，此时选择数量较多的那个类就行了。

这个超简单的决策树就构建完成了，接下来如果输入一个未知类别的物体，那么走完这个决策树就会返回该算法预测的类别。

接下来我们看香农熵下的决策树（也就是书中的决策树）。

上面讲的简单决策树可以看到，选取哪个属性优先分组是我们默认的，从第一个依次类推。

而实际上选择属性的顺序非常重要，它关系到我们建立的这棵决策树的层数（层数约高耗时越长），那么我们应该按照什么顺序来选择分组的属性呢？

有一种想法是希望我们每次分组之后，最好都出现像上面简图那样的情况，尽量一个类别的数据集中在一起或者两个类别较均匀的分布，而避免出现分组后很多类别都在一棵子树上，这样会增加我们接下来对子树的分类量。

香农熵就是用来评估这个的，它衡量了信息的复杂程度，其定义为
其中p(xi)为这个类别在这个子树中的概率，即所占的比例。

可以看到，一个类所占比例越大，-log2(p(xi))就越小，一个类所占比例越小，这个值就越大（注意那个负号，以及概率是一个小于等于1的数），当一个子树中只有一个类时，这个公式计算出来的香农熵为0，最小，假设有两个类别，那么这两个类别均匀的各占0.5所计算出来的H最小，这是-log2(p(xi))的意义，而之所以还有按比例求和的一步，是因为我们需要考虑各个子树的权重，不能说一个子树里只有一个数据，和另一个含有100个数据的两个均匀布置的子树等价，即把子树的数据量也考虑进去了，从而构成了香农熵。

可以预见，因为每次去掉一个属性，所以香农熵是递减的，即信息的复杂程度在逐渐减少，我们在每一次分组前，用每一个属性去试，看按这个属性分组后，香农熵减少多少，选取其中减少最大的一个属性（贪心），从而构成了属性决策的顺序。

总结：从整个过程可以看出，这个决策树只能处理那些属性值为离散的有限数值的分类问题，这个算法成为ID3，还有一些其他算法在后续章节才会介绍。

另外，该章节中python的一些运用很有意思，比如用字典构建树结构。

最后

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