機器學習決策樹詳解

一、什麼是決策樹

決策樹屬於一類非常重要的無監督機器學習算法，它被廣泛用於數據挖掘和機器學習領域。決策樹是一種樹形結構，選擇某個屬性作為根節點，其他屬性作為子節點。通過遞歸生成樹形結構進行決策和分類等任務。

下面介紹決策樹的構建過程：

//數據初始化
start data_init():
    data_set = init_data() // 初始化數據集
    column_set = get_columns(data_set) // 獲取特徵列表
    return data_set, column_set

//獲取最優特徵
start get_best_feature(data_set):
    base_entropy = calculate_entropy(data_set) // 計算數據集的原始信息熵
    best_info_gain = 0.0 
    best_feature = -1 
    for feature in range(0, len(data_set[0])-1):
        sub_data_sets = split_data_set(data_set, feature) // 按特徵劃分數據集
        new_entropy = 0.0
        for sub_data_set in sub_data_sets:
            prob = len(sub_data_set)/float(len(data_set))
            new_entropy += prob * calculate_entropy(sub_data_set) // 計算按該特徵劃分後的條件熵
        info_gain = base_entropy - new_entropy // 計算信息增益
        if (info_gain > best_info_gain): // 找到最大信息增益時更新
            best_info_gain = info_gain 
            best_feature = feature 
    return best_feature

二、決策樹算法應用場景

決策樹可以應用於很多領域，例如醫療領域的患病預測，金融領域的風險評估等。下面詳細介紹決策樹在金融領域的應用：

假設要對一個借款人進行評估，預測其能否按時還款。首先，需要確定哪些因素影響還款能力。例如借款人的收入、工作年限、徵信記錄等。接着，將這些因素作為屬性，創建一個包含多個屬性的數據集。然後，通過決策樹算法，根據數據集構建決策樹模型。最後，利用患者的各項信息，將其輸入該模型，預測其還款能力。

//代碼示例
def createDecisionTree(dataSet, labels):
    classList = [example[-1] for example in dataSet]

    if classList.count(classList[0]) == len(classList):
        return classList[0]

    if len(dataSet[0]) == 1:
        return majorityCnt(classList)

    bestFeat = chooseBestFeatureToSplit(dataSet)
    bestFeatLabel = labels[bestFeat]
    myTree = {bestFeatLabel: {}}
    del(labels[bestFeat])

    featValues = [example[bestFeat] for example in dataSet]
    uniqueVals = set(featValues)

    for value in uniqueVals:
        subLabels = labels[:]
        myTree[bestFeatLabel][value] = createDecisionTree(splitDataSet(dataSet, bestFeat, value), subLabels)

    return myTree

三、決策樹算法的優缺點

決策樹算法在解決一些分類問題時具有許多優點，比如易於理解、計算成本低等。但是也存在一些不足之處：

1.決策樹算法容易過擬合

當決策樹算法分支過多時，會產生過度擬合。過度擬合的樹會充分利用訓練數據，導致樹的複雜度過高，而無法很好地處理測試數據。

2.對連續性特徵處理困難

決策樹算法不能處理連續性特徵類型的數據，這會導致其在特徵分割時表現出比較弱的效果。

3.決策樹算法不穩定

決策樹算法對數據的變化比較敏感，小幅度的變化就會導致樹形結構的改變。

四、總結

在這篇文章中，我們詳細介紹了決策樹算法，包括其構建過程、應用場景、優缺點等，並通過代碼示例來幫助讀者更好地理解算法。儘管決策樹算法存在一些不足，但在解決某些特定分類問題時，仍然可以通過一定的技巧來獲得很好的效果。