决策树分类算法_基于树的分类算法

一、决策树模型

决策树是一种对实例进行分类的树形结构，由结点（node）、有向边（directed edge）组成。

结点有2种类型：内部结点和叶子节点，其中内部结点表示实例样本的一个特征（feature），叶子

节点表示实例的类别（class）。一颗典型的决策树如下图所示：

      可以将决策树看成是一个“if-then”规则的集合，决策树的每条路径就是一条规则，路径上的内

部节点表示样本的特征，有向边表示对特征的判断条件，最后的叶子节点表示样本的类别。

二、决策树学习

      决策树学习本质上是从训练样本集中归纳出一组分类规则，我们需要得到一个与训练数据差别

最小、泛化能力强的决策树模型。决策树学习通常是一个递归的选择最优特征，并根据该特征对训

练数据集进行分割，使得对各个子数据集有最好分类的一个过程。这种方法虽然对训练数据有很好

的分类能力，但是对未知的测试数据却未必会有很好的分类能力，可能会发生过拟合现象。为了抑

制过拟合，需要对生成的决策树进行“剪枝”，使得树变得更简单，使其具有更好的泛化能力。

      如果特征过多，也可以在决策树学习开始的时候，对特征进行选择，只留下对训练数据有很好

的分类能力的特征。特征选择是特征工程的重要问题（特征选择+特征提取）。

      可以看出，决策树学习包括：特征选择、生成决策树、剪枝这3步。目前常用的学习算法有ID3

、C4.5（或C5.0）。

三、特征选择

      特征选择，是选取对训练数据有较好分类能力的特征，这样可以提高机器学习的效率。如果用

一个特征进行分类的结果与随机分类的结果没有很大差别，则称这个特征没有分类能力，扔掉这些

特征对分类没有影响，最终只保留有分类能力的特征。特征选择的准则通常是：信息增益或信息增

益比。

1、熵