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决策树

定义

从根节点开始，也就是拥有全部的数据，找一个维度对根节点开始划分，

划分后希望数据整体的信息熵是最小的，

针对划分出来的两个节点，我们继续重复刚才的划分方式寻找信息熵最小的维度和阈值。

递归这个过程就形成了决策树。

特点

非参数学习算法

可以解决分类问题

天然可以解决多分类问题

非常好的可解释性

代码实现

sklearn封装的方式

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# 学习使用数据集，去后两个维度，便于可视化
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, 2:]
y = iris.targetdt_clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=2, criterion="entropy", random_state=42)
dt_clf.fit(X, y)# 画图函数
def plot_decision_boundary(model, axis):x0, x1 = np.meshgrid(np.linspace(axis[0], axis[1], int((axis[1] - axis[0]) * 100)).reshape(-1, 1),np.linspace(axis[2], axis[3], int((axis[3] - axis[2]) * 100)).reshape(-1, 1),)X_new = np.c_[x0.ravel(), x1.ravel()]y_predict = model.predict(X_new)zz = y_predict.reshape(x0.shape)from matplotlib.colors import ListedColormapcustom_cmap = ListedColormap(["#EF9A9A", "#FFF59D", "#90CAF9"])plt.contourf(x0, x1, zz, cmap=custom_cmap)plot_decision_boundary(dt_clf, axis=[0.5, 7.5, 0, 3])
# X[y==0,0]表示样本target为0的，第一个维度，其余类推
plt.scatter(X[y == 0, 0], X[y == 0, 1])
plt.scatter(X[y == 1, 0], X[y == 1, 1])
plt.scatter(X[y == 2, 0], X[y == 2, 1])
plt.show()

信息熵（重要知识）

熵在信息论中代表：随机变量不确定度的度量。

熵越大，数据的不确定性越高；熵越小，数据的不确定性越低，公式如下：
$$\begin{gathered} H=-\sum _{i-1}^k{p}_i\log (p_i) \\ {p}_i类别i的概率 \end{gathered}$$
如以下两组数据的随机分布如下：
{ 1 3 , 1 3 , 1 3 } H = − 1 3 log ⁡ 1 3 − 1 3 log ⁡ 1 3 − 1 3 log ⁡ 1 3 = 1.0986 { 1 10 , 2 10 , 7 10 } H = − 1 10 log ⁡ 1 10 − 2 10 log ⁡ 2 10 − 7 10 log ⁡ 7 10 = 0.8018 \{\frac{1}{3},\frac{1}{3},\frac{1}{3}\} \\ H = -\frac{1}{3}\log{\frac{1}{3}}-\frac{1}{3}\log{\frac{1}{3}}-\frac{1}{3}\log{\frac{1}{3}} = 1.0986 \\ \\ \{\frac{1}{10},\frac{2}{10},\frac{7}{10}\} \\ H = -\frac{1}{10}\log{\frac{1}{10}}-\frac{2}{10}\log{\frac{2}{10}}-\frac{7}{10}\log{\frac{7}{10}} = 0.8018 \\ {31​,31​,31​}H=−31​log31​−31​log31​−31​log31​=1.0986{101​,102​,107​}H=−101​log101​−102​log102​−107​log107​=0.8018

二分类问题信息熵的公式可化简为：
$$H=-x\log \ast (x)-(1-x)\log (1-x)$$

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def entropy(p):return -p * np.log(p) - (1-p) * np.log(1-p)
x = np.linspace(0.01, 0.99, 200)
plt.plot(x, entropy(x))
plt.show()

最小化信息熵划分数据维度和阈值，模拟sklearn中的封装方法

import numpy as np
from collections import Counter
from math import log
from sklearn import datasetsiris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, 2:]
y = iris.targetdef split(X, y, d, value):"""函数功能：根据给定的特征维度d和阈值value，将数据集进行划分X、y分别是数据样本和标签d是数据的某一个维度value是d维度上的一个阈值"""# 寻找所有数据集中维度为d且小于等于value的bool向量index_a = X[:, d] <= valueindex_b = X[:, d] > valuereturn X[index_a], X[index_b], y[index_a], y[index_b]def entropy(y):"""计算信息熵y:类别标签, 类似[0,0,1,1,2,2,2,2]"""counter = Counter(y)res = 0.0for num in counter.values():p_i = num / len(y)  # 计算每个类别的概率res += -p_i * log(p_i)return resdef try_split(X, y):"""寻找传入数据的最优划分方案（信息熵最小）最优的维度和划分阈值"""# 最优信息熵best_entropy = float("inf")best_d, best_v = -1, -1# 搜索过程：从d=0以及d这个维度升序后的相邻样本的均值开始for d in range(X.shape[1]):# 返回排序(升序)后索引sorted_index = np.argsort(X[:, d])for i in range(1, len(X)):if X[sorted_index[i], d] != X[sorted_index[i - 1], d]:# 候选阈值value的确认方式，且相邻的两个值不相等(剪枝)v = (X[sorted_index[i], d] + X[sorted_index[i - 1], d]) / 2X_l, X_r, y_l, y_r = split(X, y, d, v)p_l, p_r = len(X_l) / len(X), len(X_r) / len(X)  # 可以删除占比e = p_l * entropy(y_l) + p_r * entropy(y_r)if e < best_entropy:  # 更新最小熵、最优维度d以及该维度上的最优阈值vbest_entropy, best_d, best_v = e, d, vreturn best_entropy, best_d, best_vbest_entropy, best_d, best_v = try_split(X, y)
print("best_entropy =", best_entropy)
print("best_d =", best_d)
print("best_v =", best_v)
# best_entropy = 0.46209812037329684
# best_d = 0
# best_v = 2.45
# 解释：第一次划分在第0个维度上，阈值为2.45，信息熵最优# 根据第一次的最优划分条件，对数据集进行划分
X1_l, X1_r, y1_l, y1_r = split(X, y, best_d, best_v)
entropy(y1_l)  # 0.0 y1_l信息熵为0，对应X1_l节点无需再划分
entropy(y1_r)  # y1_r信息熵0.6931471805599453，继续划分X1_r节点best_entropy2, best_d2, best_v2 = try_split(X1_r, y1_r)
print("best_entropy =", best_entropy2)
print("best_d =", best_d2)
print("best_v =", best_v2)
# best_entropy = 0.2147644654371359
# best_d = 1
# best_v = 1.75X2_l, X2_r, y2_l, y2_r = split(X1_r, y1_r, best_d2, best_v2)
entropy(y2_l) # 0.30849545083110386
entropy(y2_r)  # 0.10473243910508653
# 信息熵不为0还可以继续划分，此时深度为2

基尼系数

基尼系数公式如下：
$$G=1-\sum _{i=1}^k{p}_i^2$$
基尼系数和信息熵拥有同样的性质。

基尼系数代码实现

from collections import Counterdef gini(y):counter = Counter(y)res = 1.0for num in counter.values():p = num / len(y)res -= p**2return res

CART

决策树又称：Classification And Regression Tree

复杂度分析：

预测：$O(logm)$

预测：$O(n\ast m\ast logm)$

$n、m$ 分别是样本数量和数据维度。

决策树的局限性

1、决策数是在某一个维度上进行划分，所以产生的决策边界都是和数据维度平行的，并不会产生倾斜的边界，有时真实数据可能并非如此。

2、决策树会对个别的样本点是非常敏感的，某一个特殊的样本点可能都会改变决策树的决策边界。