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机器学习中决策树

news 2025/9/7 18:48:06

一、简介

1.定义

        决策树是一种属性结构，其中：内部节点：代表对某个特征的判断（特征），分支：代表判断结果，叶子节点：代表最终分类结果（标签）。

2.决策树构建三步骤

        （1）特征选择：筛选对分类 / 回归贡献最大的特征

        （2）决策树生成：基于选定特征递归分裂数据集，生成初步树结构；

        （3）剪枝：缓解过拟合（初步树可能过度贴合训练数据，泛化能力差，需裁剪冗余分支）。

        注：决策树的核心优势是可解释性极强（类似 “if-else” 逻辑，易理解），无需特征标准化（如年龄和收入无需统一量级），但缺点是易过拟合，需依赖剪枝优化。

二、ID3决策树（离散特征专用）

1.核心指标：信息熵与信息增益

（1）信息熵（Entropy）

        定义：信息论中衡量数据不确定性的指标，熵越大，数据混乱度（不确定性）越高；熵越小，数据纯度越高。

        计算公式：对于数据集D，若包含k类样本，各类别占比为p1,p2...pk，则信息熵为：（对数底为 2，单位为 “比特”）

        案例验证：

                数据α（ABCDEFGH）：8 类样本，每类占比(1/8)，(H(α) = -8×(1/8)log_2(1/8) = 3)；

                数据β（AAAABBCD）：4 类样本（A:1/2，B:1/4，C:1/8，D:1/8），(H(β) = -(1/2log_2 1/2 + 1/4log_2 1/4 + 2×1/8log_2 1/8) ≈ 1.75)；

                结论：(H(α) > H(β))，数据 α 更混乱。

        注：信息熵由香农（Shannon）在 1948 年《通信的数学理论》中提出，最初用于衡量通信中的 “信息不确定性”，后来被引入机器学习作为特征选择的核心指标。

（2）信息增益

        定义：特征a对数据集D的信息增益，等于 “数据集原熵H（D）” 减去 “特征a条件下的条件熵H（D|a）”，代表通过特征a分裂后，数据不确定性减少的程度。

        公式：g（D，a）=H（D）-H（D|a）

        （条件熵H（D|a）：按特征α划分后的各子集熵的加权平均，权重为子集占总数据集的比例）

        案例计算（6 个样本：3A、3B，特征a分 α（4 样本：3A1B）、β（2 样本：2B））：

        原熵(H(D) = -(3/6log_2 3/6 + 3/6log_2 3/6) = 1)；

        条件熵(H(D|a) = (4/6)×[-(3/4log_2 3/4 + 1/4log_2 1/4)] + (2/6)×[-(2/2log_2 2/2)] ≈ 0.54)；

        信息增益g（D，a）=1-0.54=0.46。

2.ID3决策树构建流程

        （1）计算数据集中所有特征的信息增益；

        （2）选择信息增益最大的特征作为当前节点的分裂特征；

        （3）按该特征的取值将数据集拆分为子集；

        （4）对每个子集重复步骤 1-3，直到所有子集纯度达到阈值（如子集全为同一类别）或无特征可分裂。

3.典型案例：论坛客户流失分析

        数据：15 条样本（5 个流失正样本，10 个未流失负样本），特征为 “性别”“活跃度”；

        步骤：计算原熵→分别计算 “性别”“活跃度” 的信息增益→比较得出 “活跃度信息增益更大”，对流失的影响更显著。

        注：ID3 的致命缺陷：①仅支持离散特征（无法处理年龄、收入等连续特征）；②偏向选择取值数量多的特征（如 “用户 ID” 这类唯一值特征，信息增益极高，但无实际意义），后续 C4.5 决策树专门解决此问题。

三、C4.5决策树（ID3改进版）

1.ID3的痛点与C4.5的改进方向

        ID3痛点：偏向选择取值多的特征（如特征 b 有 6 个取值，特征 a 仅 2 个，ID3 易选 b，但 b 可能无实际预测价值）；

        C4.5改进：用信息增益率替代信息增益，引入 “惩罚系数” 修正多取值特征的优势。

2.核心指标：信息增益率

        定义：信息增益率 = 信息增益 / 特征熵（特征熵：以特征a为随机变量的熵，衡量特征自身的不确定性）；

        惩罚逻辑：若特征a取值多，其特征熵大，信息增益率会被 “稀释”，从而避免偏向多取值特征；

        案例验证（特征 a：2 取值，特征 b：6 取值）：

                特征b的信息增益可能高，但特征熵更大（6 个唯一值，熵≈2.58），信息增益率低；

                特征a的信息增益率更高，最终被选为分裂特征。

3.C4.5的额外优势

        支持连续特征：通过 “离散化” 处理（如将年龄分为 [0-18,19-30,31+]）；

        处理缺失值：用 “样本权重” 弥补（如某样本缺失 “年龄”，则按其他特征的分布分配权重）；

        剪枝优化：自带后剪枝逻辑，降低过拟合风险。

        注：C4.5 的局限：①计算复杂度高（需多次计算熵和增益率）；②无法处理超大数据集（需将数据全部载入内存，不支持分布式），工业界常用 CART 或随机森林（基于 CART）替代。

四、CART决策树（分类+回归双用途）

        CART（Classification and Regression Tree）是最常用的决策树模型，支持分类任务（用基尼指数）和回归任务（用平方损失），且无论特征类型，均生成二叉树（每个节点仅分 2 个分支）

1.CART分类树（预测离散类别）

        （1）核心指标：基尼指数

                定义：从数据集D中随机抽取 2 个样本，其类别标记不一致的概率，取值范围 [0,0.5]，值越小，数据纯度越高；

                公式：

                基尼指数计算逻辑：选择使 “分裂后总基尼指数最小” 的特征和分裂点（如离散特征按 “是否为某取值” 分，连续特征按 “是否大于某阈值” 分）。

        （2）典型案例：是否拖欠贷款预测

                数据：10 条样本，特征为 “是否有房”“婚姻状况”“年收入”，目标为 “是否拖欠贷款”；

                计算关键：

                        [是否有房]：有房样本（3 个，全为 “不拖欠”，基尼 = 0），无房样本（7 个，4 不拖欠 3 拖欠，基尼≈0.49），总基尼指数 =（3/10）×0 +（7/10）×0.49≈0.343；

                        [婚姻状况]：按 “是否已婚” 分裂，已婚样本（4 个，全不拖欠，基尼 = 0），未婚样本（6 个，3 不拖欠 3 拖欠，基尼 = 0.5），总基尼指数 =（4/10）×0 +（6/10）×0.5=0.3；

                        [年收入]：按 97.5 为阈值分裂，总基尼指数 = 0.3；

                结论：选择 “婚姻状况（是否已婚）” 或 “年收入（97.5）” 作为分裂特征（基尼指数最小）。

2.CART回归树（预测连续值）

（1）与分类树的核心区别

维度CART 分类树CART 回归树
输出类型离散类别（如 “拖欠 / 不拖欠”）连续值（如 “房价”“收入”）
损失函数基尼指数平方损失(Loss=(f(x)-y)^2)
叶子节点输出子集中多数类别的标签子集中所有样本的均值

（2）CART回归树构建流程

        1.对特征x的取值排序，取相邻值的均值作为候选分裂点（如(x=[1,2,...,10])，候选点为 1.5,2.5,...,9.5）；

        2.对每个候选点，将数据分为 “≤分裂点” 和 “＞分裂点” 两个子集，计算两个子集的平方损失之和；

        3.选择平方损失之和最小的分裂点作为当前特征的最优分裂点；

        4.对每个子集重复步骤 1-3，直到子集满足停止条件（如子集样本数≤阈值）。

（3）典型案例：特征x与目标y的回归

        数据：x=[1-10]，(y=[5.56,5.7,5.91,6.4,6.8,7.05,8.9,8.7,9,9.05]；

        步骤：

                1.候选分裂点为 1.5-9.5，计算各点平方损失，发现s=6.5时损失最小(m(s)=1.93）；

                2.按s=6.5分裂为左子集（x≤6，6 个样本）和右子集（x＞6，4 个样本）；

                3.对左子集继续分裂，发现s=3.5时损失最小，最终生成二叉树。

        注：CART 的核心优势：①支持分类 + 回归双任务；②二叉树结构简洁，计算效率高；③可处理离散 / 连续特征，工业界应用最广（如随机森林、GBDT 等集成模型的基础均为 CART）。

五、泰塔尼克案例

1.案例背景

        数据：泰坦尼克号乘客数据（特征：Pclass（舱位等级）、Age（年龄）、Sex（性别）等，目标：Survived（是否生存））；

        核心逻辑：通过决策树预测乘客是否能生存（历史事实：妇女、儿童、高舱位乘客生存率更高）。

2.实现步骤（Python+sklearn）

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score, precision_score, f1_score, roc_auc_score, roc_curve
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, plot_tree
import matplotlib.pyplot as plt
# 设置中文字体，解决中文显示问题
plt.rcParams["font.family"] = ["SimHei"]
# 解决负号显示问题
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False#读取数据
data = pd.read_csv('../data/train.csv')
# data.info()
#数据预处理
# df = data.isnull().sum()
# print(df)
data['Sex'] = data['Sex'].map({'female': 0, 'male': 1})
data['Age'] = data['Age'].fillna(data['Age'].mean())  # 数值列填充
# data.fillna({'Age':data['Age'].mean()}, inplace=True)
data['Embarked'] = data['Embarked'].fillna(data['Embarked'].mode()[0])
data['Embarked'] = data['Embarked'].map({'S':0, 'C':1, 'Q':2})
data.drop('Cabin', axis=1, inplace=True)
data.info()X = data[['Pclass','Sex','Age', 'SibSp', 'Parch','Fare', 'Embarked']]
y = data['Survived']
# X = pd.get_dummies(X['Embarked'], prefix='Embarked')
# print(X.shape)
#特征处理
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=5999,stratify=y)
# transfer = StandardScaler()
# X_train = transfer.fit_transform(X_train)
# X_test = transfer.transform(X_test)
#创建模型
es = DecisionTreeClassifier()
#训练模型
es.fit(X_train,y_train)
#模型预测
y_predict = es.predict(X_test)
#模型评估
y_proba = es.predict_proba(X_test)[:,1]
print(f"准确值：{accuracy_score(y_test, y_predict)}")
print(f"召回率：{recall_score(y_test, y_predict)}")
print(f"精准率：{precision_score(y_test, y_predict)}")
print(f"f1分数:{f1_score(y_test, y_predict)}")
print(f"AUC指标:{roc_auc_score(y_test, y_proba)}")plt.figure(figsize=(8,4))
plot_tree(es,filled=True,max_depth=30)
plt.show()

3.关键结论

        重要特征：Sex（性别）＞Pclass（舱位）＞Age（年龄），符合 “妇女优先、高舱位优先” 的历史事实；

        调参建议：通过max_depth（树深）、min_samples_leaf（叶子节点最小样本数）限制树的复杂度，降低过拟合。

        注：实际项目中，决策树的调参核心是控制复杂度：①max_depth不宜过大（如超过 10 易过拟合）；②min_samples_split（内部节点分裂最小样本数）设为 5-10，避免小样本分裂；③ccp_alpha（成本复杂度剪枝参数）可自动剪枝，sklearn 推荐使用。

六、决策树剪枝（防止过拟合的核心手段）

1.剪枝的必要性

        决策树若不剪枝，会过度贴合训练数据（如每个叶子节点仅 1 个样本），导致泛化能力差（测试集准确率低），剪枝通过 “删除冗余分支”，保留核心逻辑，提升泛化能力。

2.两种剪枝方法对比

剪枝类型核心逻辑优点缺点
预剪枝树生成过程中，对每个节点先判断：若分裂后验证集准确率无提升，则停止分裂，标记为叶子节点训练 / 测试效率高，避免冗余分支生成可能欠拟合（过早停止分裂，错过后续有效分支）
后剪枝先生成完整决策树，再自底向上遍历非叶节点：若将子树替换为叶子节点后准确率提升，则剪枝泛化能力强，欠拟合风险低训练效率低（需生成完整树再剪枝）

3.案例：西瓜数据集剪枝

        预剪枝：生成 “脐部 =？” 节点后，若 “色泽 =？” 分裂后验证集准确率从 71.4% 降至 57.1%，则禁止分裂，保留 “脐部” 节点；

        后剪枝：先生成含 6 个内部节点的完整树，再判断 “色泽 =？”“纹理 =？” 等节点，若剪枝后准确率提升（如从 57.1%→71.4%），则剪枝。

        注：工业界常用后剪枝 + 预剪枝结合：①先用预剪枝快速生成基础树；②再用后剪枝优化局部分支；③sklearn 中DecisionTreeClassifier的ccp_alpha参数实现 “成本复杂度剪枝”（后剪枝的一种），通过最小化 “训练损失 +α× 树复杂度” 选择最优树。

七、三大分类决策树对比

决策树类型提出时间分支方式支持特征类型核心优势核心局限
ID31975信息增益仅离散计算简单，易理解不支持连续 / 缺失值，偏多取值特征
C4.51993信息增益率离散 + 连续解决 ID3 偏倚，支持缺失值计算复杂，不支持大数据集
CART1984基尼指数（分类）离散 + 连续支持分类 / 回归，二叉树高效对异常值敏感
平方损失（回归）

八、核心知识点梳理

1.决策树定义：内部节点是特征判断，叶子是分类结果，可明确特征重要性；

2.信息熵：熵越大，混乱度越高

3.信息熵增率：缓解多取值特征偏倚，C4.5 核心

4.基尼指数：CART 分类树核心，值越小纯度越高

5.剪枝方法：预剪枝（生成时剪）、后剪枝（生成后剪），均为防过拟合


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