機器學習——決策樹模型

談起 過年 回家的年輕人最怕什麼、最煩 什麼？無外乎 就是面對 那些七大姑、八大姨的催結婚、催生子、催相親、催買房 …… 說起這些親戚們是如何判斷催什麼，不得不讓我們想起經典的決策樹模型。

決策樹是一個用於分類和迴歸的機器學習模型。透過對輸入 物件 資料特徵進行一系列 條件劃分 構建一個樹狀結構的決策模型。每個內部節點表示一個特徵或屬性，每個分支代表該特徵的一個可能取值，而每個葉節點代表一個類別標籤或數值輸出。 我們的親戚就是透過條件分類，從而判斷出 “催什麼”。

決策樹的構建過程通常從根節點開始，根據某個特徵的取值將資料集分成不同的子集。然後對每個子集遞迴地應用相同的步驟，直到滿足某個停止條件，例如達到最大深度、子集樣本數量小於某個閾值等。在構建過程中，可以使用不同的劃分準則來選擇最優的特徵和劃分點，例如資訊增益、基尼指數等。

決策樹的優點包括可解釋性強、處理離散和連續特徵都較好、對缺失值和異常值有較好的容錯能力。然而，決策樹容易過擬合、對於某些問題可能存在區域性最優解，並且對於特徵之間的關聯關係不夠敏感。

為了減少過擬合，可以採用剪枝操作，即透過降低模型複雜度來提高泛化能力。常見的剪枝方法有預剪枝和後剪枝。預剪枝在構建過程中進行模型評估，若劃分不再有效則停止劃分；後剪枝則先構建完整的決策樹，然後透過剪去子樹並比較泛化能力來判斷是否進行剪枝操作。

決策樹模型經典的演算法一般認為包含： ID3 演算法 、 C4.5 演算法 、 CART 演算法 。

ID3 演算法 ： 核心是在決策樹各個節點上應用資訊增益準則選擇特徵，遞迴地構建決策樹。演算法表示如下：

C4.5 演算法 ： 在生成決策樹的過程中，改用資訊增益比來選擇特徵。 簡單說是透過輸入訓練資料集、 特徵集A 、 閾值 ，從而輸出：決策樹 T 。

CART 演算法 ： 由特徵選擇既可用於分類也可用於迴歸，透過構建樹、修剪樹、評估樹來構建二叉樹。當終結點是連續變數時，該樹為迴歸樹；當終結點是分類變數，該樹為分類樹 。