Update 周志华《Machine Learning》学习笔记(5)--决策树.md

周志华《Machine Learning》学习笔记(5)--决策树.md

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 上篇主要介绍和讨论了线性模型。首先从最简单的最小二乘法开始，讨论输入属性有一个和多个的情形，接着通过广义线性模型延伸开来，将预测连续值的回归问题转化为分类问题，从而引入了对数几率回归，最后线性判别分析LDA将样本点进行投影，多分类问题实质上通过划分的方法转化为多个二分类问题进行求解。本篇将讨论另一种被广泛使用的分类算法--决策树（Decision Tree）。
 
-#**4、决策树**
+# **4、决策树**
 
-##**4.1 决策树基本概念**
+## **4.1 决策树基本概念**
 
 顾名思义，决策树是基于树结构来进行决策的，在网上看到一个例子十分有趣，放在这里正好合适。现想象一位捉急的母亲想要给自己的女娃介绍一个男朋友，于是有了下面的对话：
 
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 	* 每个节点包含的样本集合通过属性测试被划分到子节点中，根节点包含样本全集。
 
 
-##**4.2 决策树的构造**
+## **4.2 决策树的构造**
 
 决策树的构造是一个递归的过程，有三种情形会导致递归返回：(1) 当前结点包含的样本全属于同一类别，这时直接将该节点标记为叶节点，并设为相应的类别；(2) 当前属性集为空，或是所有样本在所有属性上取值相同，无法划分，这时将该节点标记为叶节点，并将其类别设为该节点所含样本最多的类别；(3) 当前结点包含的样本集合为空，不能划分，这时也将该节点标记为叶节点，并将其类别设为父节点中所含样本最多的类别。算法的基本流程如下图所示：
 
 ![2.png](https://i.loli.net/2018/10/17/5bc728ecc27fe.png)
 
 可以看出：决策树学习的关键在于如何选择划分属性，不同的划分属性得出不同的分支结构，从而影响整颗决策树的性能。属性划分的目标是让各个划分出来的子节点尽可能地“纯”，即属于同一类别。因此下面便是介绍量化纯度的具体方法，决策树最常用的算法有三种：ID3，C4.5和CART。
 
-###**4.2.1 ID3算法**
+### **4.2.1 ID3算法**
 
 ID3算法使用信息增益为准则来选择划分属性，“信息熵”(information entropy)是度量样本结合纯度的常用指标，假定当前样本集合D中第k类样本所占比例为pk，则样本集合D的信息熵定义为：
 
@@ -50,13 +50,13 @@ ID3算法使用信息增益为准则来选择划分属性，“信息熵”(info
 
 信息增益越大，表示使用该属性划分样本集D的效果越好，因此ID3算法在递归过程中，每次选择最大信息增益的属性作为当前的划分属性。
 
-###**4.2.2 C4.5算法**
+### **4.2.2 C4.5算法**
 
 ID3算法存在一个问题，就是偏向于取值数目较多的属性，例如：如果存在一个唯一标识，这样样本集D将会被划分为|D|个分支，每个分支只有一个样本，这样划分后的信息熵为零，十分纯净，但是对分类毫无用处。因此C4.5算法使用了“增益率”（gain ratio）来选择划分属性，来避免这个问题带来的困扰。首先使用ID3算法计算出信息增益高于平均水平的候选属性，接着C4.5计算这些候选属性的增益率，增益率定义为：
 
 ![5.png](https://i.loli.net/2018/10/17/5bc728ec69647.png)
 
-###**4.2.3 CART算法**
+### **4.2.3 CART算法**
 
 CART决策树使用“基尼指数”（Gini index）来选择划分属性，基尼指数反映的是从样本集D中随机抽取两个样本，其类别标记不一致的概率，因此Gini(D)越小越好，基尼指数定义如下：
 
@@ -66,7 +66,7 @@ CART决策树使用“基尼指数”（Gini index）来选择划分属性，基
 
 ![7.png](https://i.loli.net/2018/10/17/5bc728ec62eaf.png)
 
-##**4.3 剪枝处理**
+## **4.3 剪枝处理**
 
 从决策树的构造流程中我们可以直观地看出：不管怎么样的训练集，决策树总是能很好地将各个类别分离开来，这时就会遇到之前提到过的问题：过拟合（overfitting），即太依赖于训练样本。剪枝（pruning）则是决策树算法对付过拟合的主要手段，剪枝的策略有两种如下：
 
@@ -85,7 +85,7 @@ CART决策树使用“基尼指数”（Gini index）来选择划分属性，基
 
 上图分别表示不剪枝处理的决策树、预剪枝决策树和后剪枝决策树。预剪枝处理使得决策树的很多分支被剪掉，因此大大降低了训练时间开销，同时降低了过拟合的风险，但另一方面由于剪枝同时剪掉了当前节点后续子节点的分支，因此预剪枝“贪心”的本质阻止了分支的展开，在一定程度上带来了欠拟合的风险。而后剪枝则通常保留了更多的分支，因此采用后剪枝策略的决策树性能往往优于预剪枝，但其自底向上遍历了所有节点，并计算性能，训练时间开销相比预剪枝大大提升。
 
-##**4.4 连续值与缺失值处理**
+## **4.4 连续值与缺失值处理**
 
 对于连续值的属性，若每个取值作为一个分支则显得不可行，因此需要进行离散化处理，常用的方法为二分法，基本思想为：给定样本集D与连续属性α，二分法试图找到一个划分点t将样本集D在属性α上分为≤t与＞t。
 
@@ -106,7 +106,7 @@ CART决策树使用“基尼指数”（Gini index）来选择划分属性，基
 
 ![14.png](https://i.loli.net/2018/10/17/5bc72a093ed3c.png)
 
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