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一文详解决策树：ID3与C4.5算法

news 2025/9/30 17:14:50

1. 决策树是什么？

想象一下，你要判断一个水果是苹果、橙子还是香蕉，你可能会通过一系列问题来推理：

它是红色的吗？
- 如果是，摸起来光滑吗？
  - 光滑 -> 可能是苹果
  - 不光滑 -> 可能是橙子（但橙子不红？这里只是举例）
- 如果不是，它是黄色的吗？
  - 是，且是长条状 -> 可能是香蕉
  - 不是 -> 其他水果

这个过程就是一个简单的决策树。在机器学习中，决策树是一种模拟人类这种决策过程的模型，它通过一系列“如果...那么...”的规则对数据进行分类或回归。

结构：树形结构，包含三种节点：
- 根节点：包含全部数据集的顶层节点。
- 内部节点：代表一个特征或属性上的测试。
- 叶节点：代表最终的决策结果（类别或数值）。

2. 决策树的核心：如何选择划分特征？

构建决策树的关键在于，每一步如何从众多特征中选择一个“最佳”特征来对数据进行划分。这个“最佳”的标准是不同的，也就引出了不同的算法。ID3和C4.5算法的核心区别就在于这个选择标准的不同。

在深入算法之前，必须先理解一个至关重要的概念：信息熵。

2.1 信息熵

熵源于热力学，在信息论中由香农提出，用于度量系统的不确定性。

定义：对于一个数据集 DD，其类别标签有 CC 种。熵的计算公式为： $\operatorname{Ent}(D) = -\sum_{k=1}^{C} p_{k} \log_{2} p_{k}$
其中 pk 是第 k 类样本在数据集 D 中所占的比例。
如何理解？
- 熵值越高，不确定性越大。例如，一个袋子里的球红蓝各一半，你随机抽一个，猜中颜色的不确定性最高，此时熵为 $-(0.5 \times \log_{2} 0.5 + 0.5 \times \log_{2} 0.5) = 1$
- 熵值越低，纯度越高。例如，袋子里全是红球，你抽一个肯定是红色，不确定性为0，此时熵为 $-(1 \times \log_{2} 1) = 0$ 。

我们的目标就是通过选择特征进行划分，使得划分后子集的纯度越来越高，即熵值越来越低。

2.2 信息增益 - ID3算法的准则

信息增益直接衡量了使用某个特征 aa 进行划分后，数据集不确定性减少的程度。

定义：
其中：
- D 是父节点的数据集。
- V 是特征 aa 的取值个数（例如，“颜色”有红、黄、蓝3种取值）。
- $D^v$ 是 D 中在特征 a 上取值为 v 的样本子集。
- $\frac{|D^v|}{|D|}$ 是该子集的权重。
核心思想：选择那个能带来最大信息增益的特征作为划分标准。因为增益越大，意味着不确定性降低得越多。

ID3算法的局限性：
信息增益虽然直观，但存在一个明显缺陷：它倾向于选择取值数目较多的特征。

极端例子：如果将“样本ID”作为一个特征，那么每个ID都会划分出一个唯一的子集，这些子集的纯度极高（熵为0），这将导致信息增益最大。但用“ID”来分类是毫无意义的，因为它没有任何泛化能力，导致了过拟合。

2.3 信息增益率 - C4.5算法的改进

为了克服信息增益的偏向性，C4.5算法引入了信息增益率。

定义：
$\text{Gain\_ratio}(D, a) = \frac{\text{Gain}(D, a)}{\text{IV}(a)}$
其中 IV(a) 是特征 a 的固有值，其计算公式为：
$\text{IV}(a) = -\sum_{v=1}^{V} \frac{|D_v|}{|D|} \cdot \log_2\left( \frac{|D_v|}{|D|} \right)$
**如何理解 IV(a) **：
- 仔细观察，IV(a) 的公式其实就是数据集 D 在特征 a 上的熵。
- 特征 a 的取值越多，V 越大，其本身的熵 IV(a) 通常也越大。
- 信息增益率 = 信息增益 / 特征本身的熵。这相当于对取值多的特征进行了“惩罚”。当一个特征的取值非常多时（如“ID”），其 IV(a) 会非常大，从而使得增益率变得很小，避免了被选为划分特征。

C4.5的具体操作：
C4.5并非直接选择增益率最大的特征，而是先找出信息增益高于平均水平的特征，然后再从这些特征中选择信息增益率最高的那个。这是一种启发式方法，在避免偏向性和保留有效信息之间取得平衡。

3. 算法流程与对比

ID3算法流程

从根节点开始，计算当前数据集中所有特征的信息增益。
选择信息增益最大的特征作为当前节点的划分特征。
根据该特征的每个取值，建立分支，并将数据集划分到对应的子节点中。

对每个子节点递归地重复步骤1-3，直到满足终止条件（如：所有样本属于同一类别、没有剩余特征可用、或节点样本数过少）。

算法：ID3(数据集 D, 特征集 A)
输入：训练数据集 D，特征集合 A
输出：决策树 T1. 创建节点 node
2. IF D 中所有样本属于同一类别 C THEN
3.     将 node 标记为 C 类叶节点
4.     RETURN node
5. END IF
6. IF A = ∅ OR D 中样本在 A 上取值相同 THEN
7.     将 node 标记为 D 中样本数最多的类叶节点
8.     RETURN node
9. END IF10. // 选择最优划分特征
11. FOR EACH 特征 a ∈ A DO
12.     计算信息增益 Gain(D, a)
13. END FOR
14. 选择信息增益最大的特征 a_best = argmaxₐ(Gain(D, a))15. // 以 a_best 创建分支
16. FOR EACH a_best 的取值 v DO
17.     为 node 生成一个分支，令 D_v 表示 D 中在 a_best 上取值为 v 的子集
18.     IF D_v = ∅ THEN
19.         将分支节点标记为 D 中样本最多的类叶节点
20.     ELSE
21.         以 ID3(D_v, A \ {a_best}) 为分支节点 // 递归调用，移除已用特征
22.     END IF
23. END FOR
24. RETURN 以 node 为根的决策树

C4.5算法流程

C4.5的流程与ID3完全一致，唯一的区别在于第2步：
2. 选择信息增益率最大（采用先筛选后选择的方法）的特征作为当前节点的划分特征。

4. C4.5的其他重要改进

除了用信息增益率替代信息增益，C4.5还针对ID3的其他不足进行了重要改进：

处理连续特征：
- ID3只能处理离散型特征。
- C4.5通过二分法处理连续特征。它会将连续特征的所有取值排序，然后尝试所有可能的分割点（如相邻取值的中间值），计算以每个分割点划分数据后的信息增益率，并选择最佳分割点。这样，连续特征就被离散化了。
处理缺失值：
- ID3无法处理有缺失值的数据。
- C4.5允许数据中存在缺失值。在计算信息增益（率）时，它只使用该特征上没有缺失的样本。同时，在划分样本时，会将有缺失值的样本同时划分到所有子节点，并赋予不同的权重（例如，根据各子节点样本数量的比例）。在预测时，也会类似地处理。

剪枝：

ID3没有剪枝步骤，容易过拟合。

C4.5引入了悲观剪枝，在树构建完成后，自底向上地评估子树是否可以被叶节点替代，以避免过拟合，提升模型的泛化能力。

算法：C4.5(数据集 D, 特征集 A)
输入：训练数据集 D，特征集合 A
输出：决策树 T1. 创建节点 node
2. IF D 中所有样本属于同一类别 C THEN
3.     将 node 标记为 C 类叶节点
4.     RETURN node
5. END IF
6. IF A = ∅ OR D 中样本在 A 上取值相同 THEN
7.     将 node 标记为 D 中样本数最多的类叶节点
8.     RETURN node
9. END IF10. // 选择最优划分特征
11. 初始化候选特征集合 candidate_features = ∅
12. 初始化 avg_gain = 0
13. 
14. // 步骤1：计算所有特征的信息增益，并找出平均信息增益
15. FOR EACH 特征 a ∈ A DO
16.     gain[a] = Gain(D, a)
17.     avg_gain = avg_gain + gain[a]
18. END FOR
19. avg_gain = avg_gain / |A|
20. 
21. // 步骤2：筛选信息增益高于平均值的特征
22. FOR EACH 特征 a ∈ A DO
23.     IF gain[a] ≥ avg_gain THEN
24.         将 a 加入 candidate_features
25.     END IF
26. END FOR
27. 
28. // 步骤3：从候选特征中选择信息增益率最大的
29. FOR EACH 特征 a ∈ candidate_features DO
30.     计算固有值 IV(a) = -Σ(|Dᵥ|/|D| * log₂(|Dᵥ|/|D|))
31.     计算信息增益率 Gain_ratio(D, a) = gain[a] / IV(a)
32. END FOR
33. 选择信息增益率最大的特征 a_best = argmaxₐ(Gain_ratio(D, a))34. // 处理连续特征（如果是连续特征）
35. IF a_best 是连续特征 THEN
36.     找到最佳分割点 split_point
37.     将 D 划分为 D_left (a_best ≤ split_point) 和 D_right (a_best > split_point)
38.     // 为两个子集递归构建子树
39. ELSE
40.     // 离散特征：按取值创建分支
41.     FOR EACH a_best 的取值 v DO
42.         为 node 生成一个分支，令 D_v 表示 D 中在 a_best 上取值为 v 的子集
43.         IF D_v = ∅ THEN
44.             将分支节点标记为 D 中样本最多的类叶节点
45.         ELSE
46.             以 C4.5(D_v, A \ {a_best}) 为分支节点
47.         END IF
48.     END FOR
49. END IF
50. RETURN 以 node 为根的决策树

5. 总结与对比

特性	ID3算法	C4.5算法
划分准则	信息增益	信息增益率
对多值特征的偏向	有，倾向于选择取值多的特征	克服了此偏向
处理连续特征	不支持	支持，通过二分法
处理缺失值	不支持	支持
剪枝	无	有，悲观剪枝
核心贡献	奠定了用信息论构建决策树的基础	是ID3的全面升级版，更实用、更强大