决策树算法原理(简单说明决策树原理)

决策树算法原理

最早的决策树算法是由Hunt等人于1966年提出，Hunt算法是许多决策树算法的基础，包括ID3、C4.5和CART等。

增益率准则就可取值数目较少的属性有所偏好，因此，C4.5算法并不是直接选择增益率最大的候选划分属性，而是使用了一个启发式：先从候选划分属性中找出信息增益高于平均水平的属性，再从中选择增益率最高的。

速度快:计算量相对较小，且容易转化成分类规则。只要沿着树根向下一直走到叶，沿途的分裂条件就能够唯一确定一条分类的谓词。准确性高:挖掘出的分类规则准确性高，便于理解，决策树可以清晰的显示哪些字段比较重要。非参数学习，不需要设置参数。

越小，则数据集的纯度越高。CART生成的是二叉树，计算量相对来说不是很大，可以处理连续和离散变量，能够对缺失值进行处理。

来进行划分所获得的“纯度提升”越大。因此，我们可使用信息增益来进行决策树的划分属性选择。ID3决策树学习算法就是以信息增益为准则来选择划分属性的。

简单说明决策树原理

本文收录于《深入浅出讲解自然语言处理》专栏，此专栏聚焦于自然语言处理领域的各大经典算法，将持续更新，欢迎大家订阅！

使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到到达叶子节点，将叶子节点存放的类别作为决策结果。

决策树很容易过拟合，很多时候即使进行后剪枝也无法避免过拟合的问题，因此可以通过设置树深或者叶节点中的样本个数来进行预剪枝控制；决策树属于样本敏感型，即使样本发生一点点改动，也会导致整个树结构的变化，可以通过集成算法来解决；

：在生成决策树之后再剪枝。通常会从决策树的叶节点开始，逐层向上对每个节点进行评估。如果剪掉该节点，带来的验证集中准确性差别不大或有明显提升，则可以对它进行剪枝，用叶子节点来代填该节点。

：典型的算法有ID3和C4.5，它们生成决策树过程相似，ID3是采用信息增益作为特征选择度量，而C4.5采用信息增益比率。

决策树算法的步骤和公式

(DecisionTree)又称为判定树，是数据挖掘技术中的一种重要的分类与回归方法，它是一种以树结构（包括二叉树和多叉树）形式来表达的预测分析模型。其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而每个叶节点存放一个类别。

：表示事物不确定性的度量标准，可以根据数学中的概率计算，出现的概率就大，出现的机会就多，不确定性就小（信息熵小）。

叶结点对应于决策结果，其他每个结点对应于一个属性测试。每个结点包含的样本集合根据属性测试的结果划分到子结点中，根结点包含样本全集，从根结点到每个叶结点的路径对应了一个判定的测试序列。决策树学习的目的是产生一棵泛化能力强，即处理未见示例强的决策树。

：在决策树构造时就进行剪枝。在决策树构造过程中，对节点进行评估，如果对其划分并不能再验证集中提高准确性，那么该节点就不要继续王下划分。这时就会把当前节点作为叶节点。

关注微信公众号【有梦想的程序星空】，了解软件系统和人工智能算法领域的前沿知识，让我们一起学习、一起进步吧！