【面試考】【入門】決策樹演算法ID3，C4.5和CART

忽逢桃林發表於2020-05-24
面試演算法

關於決策樹的purity的計算方法可以參考：
決策樹purity/基尼係數/資訊增益 Decision Trees
如果有不懂得可以私信我，我給你講。

ID3

用下面的例子來理解這個演算法：

下圖為我們的訓練集。總共有14個訓練樣本，每個樣本中有4個關於天氣的屬性，這些屬性都是標稱值。輸出結果只有2個類別，玩(yes)或者不玩(no)：
在這裡插入圖片描述

首先先計算整個資料集的熵Entropy：

  • 因為整個資料集只有兩個類別，他們的分佈概率分別是\(\frac{9}{14}\)和\(\frac{5}{14}\)，所以根據Entropy是：\(Entropy(S)=-(\frac{9}{14}*log_2(\frac{9}{14})+\frac{5}{14}*log_2(\frac{5}{14}))=0.94\)

然後我們要考慮根據哪一個屬性進行分裂，假設根據Outlook屬性進行分裂，我們可以發現Outlook中有三個值，分別是：Sun,Rain,Overcast，分別計算他們的熵：
\(Entropy(S_{sun})=-(\frac{2}{5}*log_2(\frac{2}{5})+\frac{3}{5}*log_2(\frac{3}{5}))=0.971\)
\(Entropy(S_{overcast})=-(\frac{4}{4}*log_2(\frac{4}{4})+\frac{0}{4}*log_2(\frac{0}{4}))=0\)
\(Entropy(S_{rain})=-(\frac{3}{5}*log_2(\frac{3}{5})+\frac{2}{5}*log_2(\frac{2}{5}))=0.971\)
計算完三個Entropy後，來計算資訊增益Information Gain：
\(IG(S,Outlook)=Entropy(S)-(\frac{5}{14}*Entropy(S_{sun})+\frac{5}{14}*Entropy(S_{overcast})+\frac{5}{14}*Entropy(S_{rain}))=0.246\)

用同樣的道理，我們可以求出來剩下的幾個特徵的資訊增益：
\(IG(S,Wind)=0.048\)
\(IG(S,Temperature)=0.0289\)
\(IG(S,Humidity)=0.1515\)
因為outlook這個作為劃分的話，可以得到最大的資訊增益，所以我們就用這個屬性作為決策樹的根節點，把資料集分成3個子集，然後再在每一個子集中重複上面的步驟，就會得到下面這樣的決策樹：
在這裡插入圖片描述

ID3的缺點

  1. 如果樣本中存在一個特徵，這個特徵中所有值都不相同（比方說是連續值的特徵），這樣可以想想的出假設用這個特徵作為劃分，那麼資訊增益一定是非常大的，因為所有的劃分中都只會包含一個樣本；對於具有很多值的屬性它是非常敏感的，例如，如果我們資料集中的某個屬性值對不同的樣本基本上是不相同的，甚至更極端點，對於每個樣本都是唯一的，如果我們用這個屬性來劃分資料集，它會得到很大的資訊增益，但是，這樣的結果並不是我們想要的。
  2. ID3不能處理連續值屬性；
  3. ID3演算法不能處理具有缺失值的樣本；
  4. 非常容易過擬合。

C4.5

對於有很多值得特徵，ID3是非常敏感的，而C4.5用增益率Gain ratio解決了這個問題，先定義內在價值Intrinsic Value：

\[IV(S,a)=-\sum_{v\in values(a)}{\frac{|x\in S|value(x,a)=v|}{|S|}*log_2(\frac{|x\in S|value(x,a)=v|}{|S|})} \]

這個公式怎麼理解呢？

  • S就是資料集樣本，\(|S|\)就是樣本數量；
  • a是某一個特徵，比方說Outlook或者是Wind,然後\(v\in values(a)\)就是v就是a這個特徵中的某一個值；
  • \(|x\in S|value(x,a)=v|\)這個就是某一個特徵a是v的樣本數量；
    然後決策樹之前使用資訊增益Information Gain來作為分裂特徵的選擇，現在使用增益率IG rate：

\[IGR(S,a)=\frac{IG(S,a)}{IV(S,a)} \]

可想而知，如果存在一個特徵，比方說一個學生的學號（每一個學生的學號都不相同），如果用ID3選擇學號進行分裂，那麼一定可以達到非常大的資訊增益，但是其實這是無意義過擬合的行為。使用C4.5的話，我們要計算IGR，這個學號的特徵的內在價值IV是非常大的，所以IGR並不會很大，所以模型就不會選擇學號進行分裂。

此外。C4.5可以處理連續值得劃分，下面，我舉例說明一下它的解決方式。假設訓練集中每個樣本的某個屬性為：{65, 70, 70, 70, 75, 78, 80, 80, 80, 85, 90, 90, 95, 96}。現在我們要計算這個屬性的資訊增益。我們首先要移除重複的值並對剩下的值進行排序：{65, 70, 75, 78, 80, 85, 90, 95, 96}。接著，我們分別求用每個數字拆分的資訊增益（比如用65做拆分：用≤65和>65≤65和>65做拆分，其它數字同理），然後找出使資訊增益獲得最大的拆分值。因此，C4.5演算法很好地解決了不能處理具有連續值屬性的問題。

C4.5如何處理缺失值

  • 如果是訓練資料中出現了缺失資料，那麼就會考慮這個缺失資料所有可能的值。比方說一開始的資料庫中，D1的Outlook變成了缺失值，那麼D1的Outlook就會有\(\frac{4}{13}\)的概率是Sun，有\(\frac{4}{13}\)的概率是Overcast，有\(\frac{5}{13}\)的概率是Rain，然後其實也可以理解為這個樣本就會變成3個樣本，這三個樣本有著不同的權重。
  • 如果是在預測資料中出現了缺失資料，那麼同樣的，認為這個資料的這個缺失資料可能是任何可能的值，這個概率就是看決策樹中Outlook劃分的子集的樣本數量。這個地方可能有點難懂，不理解的可以看這個博文：
    機器學習筆記（7）——C4.5決策樹中的缺失值處理

C4.5對決策樹的剪枝處理：
有兩種剪枝處理方法，一個是預剪枝，一個是後剪枝，兩者都是比較驗證集精度，區別在於：

  • 預剪枝：從上到下進行剪枝，如果精度沒有提升，那麼就剪掉，這個處理在訓練模型的過程中進行；
  • 後剪枝：從下到上進行剪枝，如果剪掉精度可以提升，就剪掉，這個處理過程是在模型訓練結束之後再進行的。
    通常來說後者會比前者保留更多的分支，欠擬合的風險小，但是訓練時間的開銷會大一些。
    更具體地內容推薦這篇博文，講的清晰易懂(沒有必要看懂這個博文中的Python實現過程，畢竟現在sklearn庫中都封裝好了)：
    機器學習筆記（6）——C4.5決策樹中的剪枝處理和Python實現

CART

分類迴歸樹Classification and Regression Trees與C4.5的演算法是非常相似的，並且CART支援預測迴歸任務。並且CART構建的是二叉樹。

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