决策树算法--ID3

发布网友发布时间：2024-10-05 17:34

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热心网友时间：2024-10-06 03:09

决策树是机器学习方法中的一种监督学习算法，表示根据特征对样本进行分类的树形结构，可以用于分类和回归。其思路是按照训练数据的每个特征进行计算，根据特征的不确定性将训练数据分配到其子节点，沿着该分支可能达到叶子节点或者到达另一个内部节点，然后对剩余的特征递归执行下去，直到抵达一个叶子节点。决策树通过决策分支画成图形，像一棵树的枝干。

以跳槽问卷为例，整理后发现工资涨幅、公司性质、加班多少、距离远近四个指标对员工跳槽影响较大。构建决策树可以帮助分析在特定情况下是否应该跳槽。

决策树的特点包括递归性、自解释性和易于理解。决策树在sklearn中使用时，首先需要确定特征集和输出集，然后通过计算信息增益或信息增益率选择最佳特征构建决策树。

决策树算法ID3主要通过计算信息增益来选择特征。信息增益衡量的是特征选择后数据集纯度的提高程度，即数据由不确定性变确定性的能力。然而，信息增益偏向于取值较多的特征，为了解决这一问题，C4.5算法引入了信息增益率作为选择特征的指标，它在信息增益的基础上乘以一个惩罚参数，使得特征个数较多时，惩罚参数较小，从而避免了对取值较多特征的偏好。

构建决策树时，首先根据信息增益选择最佳特征作为根节点，然后递归地对剩余特征进行分类，直到所有特征都抵达叶子节点。以虚构的跳槽数据为例，通过决策树分析得出：高工资涨幅、互联网公司、多加班、远距离的条件可能使决策者更倾向于不跳槽。

决策树算法的优点包括易于理解和实现，以及在处理离散特征和小数据集时表现良好。缺点主要体现在对噪声数据的敏感性、容易过拟合以及处理连续特征时的困难。

Python中通过sklearn库实现决策树算法，可以使用DecisionTreeClassifier类，其中criterion参数选择信息增益或信息增益率作为特征选择标准，splitter参数选择最佳分类策略，max_features参数控制考虑特征的数量，max_depth参数控制树的最大深度，以及其他参数如min_samples_split、min_samples_leaf等用于控制决策树的复杂度。

通过决策树算法，可以直观地解决现实生活中的问题，如跳槽决策、疾病诊断等。决策树算法的灵活性和解释性使得它在各种应用场景中都有广泛的应用。