简介
决策树是与有监督学习中的常用方法。决策树的算法多见于分类问题中，即我们常说的分类树（Classification Tree）；少数情况下，决策树也可以用于连续问题，即回归树（Regression Tree）。总体而言，决策树是基于树状结构来进行决策的，它模仿了人在面临决定时自然的处理方式，并将这种决策的过程用树的姿态展现出来。
一句话解释版本：
决策树是在模仿人的决策过程，构造树的指标有三个：信息增益、增益率与基尼系数。
数据分析与挖掘体系位置
决策树是有监督学习中的一种模型。所以在数据分析与数据挖掘中的位置如下图所示。
决策树的理解
决策树（Decision Tree）是基于树状结构来模拟并完成决策问题。举一个最简单的二分类问题为例来理解：
假如，要决定“明天要不要出去玩？”这个问题时，通常我会进行一系列“子判断”：
- 首先，我要看“明天是不是双休日？”，如果“是”，则
- 第二，我要看“自己要不要加班？”，如果“是”，则
- 第三，我要看“女朋友愿不愿意跟我出去？”，如果是“OK。”，则
- 第三，我要看“明天天气怎么样？”，如果是“多云”，则
- 我得出最终决策：出去玩走起。
这个决策的过程可以这样显示：
在上面的整个决策过程中，每一个提出的问题都是对属性（Features）的一次测试，测试的结果可能会是下一个问题，或者是最终的决策。每个问题都是有顺序的进行的，其考虑范围是在上个测试结果的限定范围之内。就是说，我只有在确定了“加班 = 否”之后，才会考虑“女朋友意见 = ？”
决策树其实就是在模仿上面的过程。在决策树模型中，Y就是决策结果：出去/不出去；X就是是否双休日、是否加班、女朋友意见、天气情况。最终模型会输出一个与上图类似的结果，告诉我们如何进行决策。
一般来说，一个决策树包括如下部分：
- 根结点（1个）：包含样本全集。
- 内部结点（N个）：对应属性测试。
- 叶结点（N个）：对应决策结果。对应上面的“出去玩”/“不去玩”。
从根结点到叶结点的路径是一个判定测试序列。一个完整的决策树，能够呈现一个决策事件中的全部情况，因此泛化能力强，处理未见示例的能力强。
决策树的算法
决策树的算法参考周志华的《机器学习》一书。
决策树算法的核心是：如何最合适的划分属性（Features）。由于决策树的过程是一步一步不断细化的，因此从根到叶的过程中所包含的样本越来越小。到了决策树的末端时，我们肯定希望结点中包含的样本尽可能的属于同一个类别。
我们把每个节点中包含样本属于一个类别的比率叫做：“纯度”（Purity）。如果一个节点中的样本都属于同一个类别，纯度就是100%。所以我们希望纯度是越高越好的。
那么，如何衡量样本集合的纯度呢？我们要用一个指标：“信息熵”（Information Entropy）。
信息增益与信息熵
信息熵（Information Entropy）
信息熵的功能：衡量样本纯度。
信息熵的公式：
其中：
- D：样本集合
- k：第k个类别，k=1，2，……，|y|
- pk：D中第k个类别的所占比例
Ent(D)的值越小，则样本集合的纯度越高
信息熵是衡量样本与其所属类别的指标，因此与属性X的取值无关。如果要考虑属性对类别划分的影响，要用过另一个指标：“信息增益”（Information Gain）来实现。
信息增益（Information Gain）
信息增益的功能：衡量一个属性a对样本D进行划分后，纯度的提升有多大。
信息增益的公式：
其中：
- D：样本集合
- a：离散属性a，等同于自变量
- V：属性a的V个可能的取值{a1, a2,……, aV}，例如：天气可以取：“多云”，“晴天”，“下雨”
- Dv：D中所有在属性a上取值为aV的样本，例如：天气是“多云”的样本。
信息增益中通过计算分支节点的权重，来告诉我们：在属性a中，哪一个分支节点中包含的样本越多，哪一个分支节点的影响力越大。一般而言，信息增益越大，代表使用属性a划分样本所获得的“纯度”提升越大。
因此，可以用信息增益来进行各种属性的选择。我们希望选择的属性肯定是信息增益最大的，用公式表现出来就是：
实例解释
下面的数据是我过往的17次“明天要不要出去玩”的决定。
通过上面的例子，我们可以得到如下的结论：
- 观测值一共17个，样本量D=17
- 类别一共2类，所以|y|=2，k可以取“去”或者“不去”
所以，第一步，我们计算信息熵：
第二步，计算当前4个属性中每个属性的信息增益。以天气为例，它可以有三种取值可能：{晴朗，多云，下雨}。如果使用天气这个属性对D划分，可以得到三个子集：
- D1（天气=晴朗），包含5个样本，编号：2,4,6,15,17。其中，正例（去玩）占 3/5=0.60；反例（不去玩）占2/5=0.40。
- D2（天气=多云），包含7个样本，编号：1,3,5,7,11,13,16。其中，正例（去玩）占 4/7；反例（不去玩）占3/7。
- D3（天气=下雨），包含5个样本，编号为：8,9,10,12,14。其中，正例（去玩）占1/5=0.2；反例（不去玩）占4/5=0.8。
所以，我们又可以算出用“天气”属性划分样本后，3个分支节点的信息熵：
所以，我们进而能计算出“天气”的信息增益：
同理，我们能够对其他属性做出同样的计算：
通过比较，我们得出了结论：是否双休日对我是不是要出去玩的影响最大。我女朋友的意愿对我的是不是要出去玩最小。呵呵，你们是不是觉得我女朋友看到这篇文章会很生气。呵呵，骗你们的。其实，我并没有女朋友。。。
不管怎么样，模型告诉我们：是不是双休日这个因素最影响你最终会不会出去玩。所以，决策树的第一个分支就是：“是否双休日”。假如有属性计算出的增益值一样，那我们可以选择他们之间任意属性作为分支点。
所以，通过这种方法，再不断递归，我们就会得到一个最终的决策树。这种方法的优点在于理解简单，使用方便。但是，如果我们把上面的数据放到R里面跑一下，就会知道，结果认为只需要“双休日”一个属性就足够判断去不去玩了。更有甚者，如果我们把“序号”也当作一个属性放入模型，就会发现他的信息增益是0.998。这是因为序号对应的每一个子集数量都是1，纯度最高。所以，用信息增益得到的决策树泛化力非常弱，很难适应新的样本。
同时，信息增益也偏向那些可取值数目较多的属性，比如，我明明说的是女朋友更重要，但是模型却认为天气在我看来更重要。这与天气能够有3个可选样本是有关的。
为了减少信息增益的这些缺点，引出了另外一个构建决策树的方法：增益率，他就是C4.5决策树算法。
增益率
增益率的公式为：
其中，IV(a)是属性的固有值（Intrinsic Value）。属性的取值可能越多，IV(a)越大。
我们增益率的方法计算了上面的例子后，就会发现：
Behold！女朋友的重要性在增益率判定指标时，完美超越了天气！这就是C4.5决策树强于之前的地方。
那么，除了信息增益与增益率这两个指标，就没有其他的构建决策树的方法了吗？
其实还有一个就是被广范应用于各种面试题的CART决策树，它是用基尼指数作为评判标准构建决策树的。
基尼指数
CART决策树用基尼指数（Gini Index）作为评判标准构建决策树。而基尼系数是用来衡量纯度的。
对了，基尼指数与信息熵一样，都是衡量纯度的。只不过公式不一样。下面是基尼系数的公式：
Gini(D)越小，数据的纯度越高。基尼系数反映了随机抽取两个样本，这两个样本所属的类别不一致的概率。
对单个属性a来说，它的基尼系数公式为:
我们选择属性中基尼系数最小的属性作为最优的划分属性。
所以同样是上面的实例，以下是我计算的结果：
可见，是否双休日仍然是最关键的因素。
综上，我已经讲解了构造决策树的三种核心算法，大家可以针对数据的特点选择，但是需要注意的是，用什么样的算法构造树，确实可能对结果产生影响。所以选择时还需要结合现实。
决策树核心算法在R中的实现
下面的R是上面例子中用到的各种指标的实现方法。欢迎借鉴。
声明：这不是建树模型的脚本！建决策树可以直接用rpart包，我这里只是解释核心指标的算法。
想看真实的树模型案例以及剪枝、随机森林等，请看下回分解。
rm(list = ls())
# 计算IV值的公式
IV_Dn <- function(a){
IV_D <- -a*log2(a)
return(IV_D)
}
# 计算ENT值的公式
Ent <- function(a, b){
Ent_ab <- -(a*log2(a) + b*log2(b))
return(Ent_ab)
}
# 计算Gini系数的公式
Gini_Dn <- function(a, b) {
Gini_ab = 1 - (a^2 + b^2)
}
# Ent值与Gain值
ENT_data = Ent(9/17, 8/17) # 总样本的Ent值
ENT_SXR_D1 = Ent(1/9, 8/9) # 双休日为“否”的Ent值
ENT_SXR_D2 = Ent(7/8, 1/8) # 双休日为“是”的Ent值
Gain_SXR = 0.998-((9/17)*ENT_SXR_D1+(8/17)*ENT_SXR_D2) # 双休日的gain值
ENT_JB_D1 = Ent(6/9, 3/9) # 加班为“否”的Ent值
ENT_JB_D2 = Ent(2/8, 6/8) # 加班为“是”的Ent值
Gain_JB = 0.998-((9/17)*ENT_JB_D1+(8/17)*ENT_JB_D2) # 加班的gain值
ENT_NPY_D1 = Ent(6/10,4/10) # 女朋友为“ok”的Ent值
ENT_NPY_D2 = Ent(2/7,5/7) # 女朋友为“不ok”的Ent值
Gain_NPY = 0.998-((10/17)*ENT_NPY_D1 +(7/17)*ENT_NPY_D2) # 女朋友的gain值
ENT_TQ_D1 = Ent(3/5,2/5) # 天气为“晴朗”的Ent值
ENT_TQ_D2 = Ent(4/7,3/7) # 天气为“多云”的Ent值
ENT_TQ_D3 = Ent(1/5,4/5) # 天气为“下雨”的Ent值
Gain_TQ = 0.998-((5/17)*ENT_TQ_D1 +(7/17)*ENT_TQ_D2+(5/17)*ENT_TQ_D3) # 天气的gain值
# IV值
IV_BH = IV_Dn(1/17)*17 # 编号的IV值
IV_SXR = IV_Dn(8/17)+ IV_Dn(9/17) # 双休日的IV值
IV_JB = IV_Dn(9/17)+ IV_Dn(8/17) # 加班的IV值
IV_NPY = IV_Dn(10/17)+ IV_Dn(7/17) # 女朋友的IV值
IV_TQ = IV_Dn(5/17)+ IV_Dn(5/17) + IV_Dn(7/17) # 天气的IV值
# 增益率
gain_ratio_SXR = Gain_SXR/IV_SXR
gain_ratio_JB = Gain_JB/IV_JB
gain_ratio_NPY = Gain_NPY/IV_NPY
gain_ratio_TQ = Gain_TQ/IV_TQ
# Gini系数
Gini_data = Gini_Dn(8/17,9/17) # 总样本的Gini系数
Gini_SXR_D1 = Gini_Dn(1/9, 8/9) # 双休日为“否”的Gini系数
Gini_SXR_D2 = Gini_Dn(7/8, 1/8) # 双休日为“是”的Gini系数
Gini_SXR = (9/17)*Gini_SXR_D1+(8/17)*Gini_SXR_D2 # 双休日的Gini系数
Gini_JB_D1 = Gini_Dn(6/9, 3/9) # 加班为“否”的Gini系数
Gini_JB_D2 = Gini_Dn(2/8, 6/8) # 加班为“是”的Gini系数
Gini_JB = (9/17)*Gini_JB_D1+(8/17)*Gini_JB_D2 # 加班的Gini系数
Gini_NPY_D1 = Gini_Dn(6/10,4/10) # 女朋友为“ok”的Gini系数
Gini_NPY_D2 = Gini_Dn(2/7,5/7) # 女朋友为“不ok”的Gini系数
Gini_NPY = (10/17)*Gini_NPY_D1 +(7/17)*Gini_NPY_D2 # 女朋友的Gini系数
Gini_TQ_D1 = Gini_Dn(3/5,2/5) # 天气为“晴朗”的Gini系数
Gini_TQ_D2 = Gini_Dn(4/7,3/7) # 天气为“多云”的Gini系数
Gini_TQ_D3 = Gini_Dn(1/5,4/5) # 天气为“下雨”的Gini系数
Gini_TQ = (5/17)*Gini_TQ_D1 +(7/17)*Gini_TQ_D2+(5/17)*Gini_TQ_D3 # 天气的Gini系数
参考资料：
【1】周志华：《机器学习》