机器学习——决策树

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https://blog.csdn.net/woaidapaopao/article/details/77806273?locationnum=9&fps=1

• 各种熵的计算
• 常用的树搭建方法
• 防止过拟合—剪枝
• 前剪枝的几种停止条件

1.各种熵的计算

熵、联合熵、条件熵、交叉熵、KL散度（相对熵）

• 熵用于衡量不确定性，所以均分的时候熵最大
• KL散度用于度量两个分布的不相似性，KL(p||q)等于交叉熵H(p,q)-熵H(p)。交叉熵可以看成是用q编码P所需的bit数，减去p本身需要的bit数，KL散度相当于用q编码p需要的额外bits。
• 交互信息Mutual information ：I(x,y) = H(x)-H(x|y) = H(y)-H(y|x) 表示观察到x后，y的熵会减少多少。

 2.常用的树搭建方法

ID3、C4.5、CART分别利用信息增益、信息增益率、Gini指数作为数据分割标准。

• 其中信息增益衡量按照某个特征分割前后熵的减少程度，其实就是上面说的交互信息。

• 用上述信息增益会出现优先选择具有较多属性的特征，毕竟分的越细的属性确定性越高。所以提出了信息增益率的概念，让含有较多属性的特征的作用降低。

• CART树在分类过程中使用的基尼指数Gini，只能用于切分二叉树，而且和ID3、C4.5树不同，Cart树不会在每一个步骤删除所用特征。

 3.防止过拟合—剪枝

剪枝分为前剪枝和后剪枝，前剪枝本质就是早停止，后剪枝通常是通过衡量剪枝后损失函数变化来决定是否剪枝。后剪枝有：错误率降低剪枝、悲观剪枝、代价复杂度剪枝

 4.前剪枝的几种停止条件

• 节点中样本为同一类
• 特征不足返回多类
• 如果某个分支没有值则返回父节点中的多类
• 样本个数小于阈值返回多类

机器学习——决策树

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