本文主要是介绍王小草【机器学习】笔记--分类算法之决策树，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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决策树可以用于解决分类问题，也可以用于解决连续型的回归预测问题，是业界常说的机器学习的十大算法之一。决策树也属于监督学习的一种。
在教科书里必须会出现的，常用的决策树大概有3种，分别是C4.5，ID3，CART算法。本章中都会一一详细讲述。
1. 决策树的结构
决策树是由节点和有向边组成。节点分两种类型：内部节点与叶子节点。
内部节点：表示的是一个特征
叶子节点：表示的是一个类。
也就是说样本通过内部节点的各个特征的判断，最终会到达属于它的叶子节点，从而就获得了它被分在的类别。
下面是一个决策树的图形：圆形节点表示内部节点（特征），方形节点表示叶子节点（类别）。这个决策树有两个类别：出去打球，不出去打球。有三个特征：outlook,humidity,windy。
这是一个很经典的案例，下面是原始数据。
结合数据与图形进行解析：首先拿了outlook这个特征来进行分类，outlook有三种值：sunny,overcast,rainy。当取overcast的时候，有4个样本，4个样本全是yes的类别，所以没有必要再继续使用其他特征去分类了。当取sunny的时候有5个样本，但是5个样本中类别不一致（3个no,2个yes），所以接着又选取了humidity这个特征来做分类，当outlook为sunny,humidity为high的时候，全部3个样本都为no,当humigity为normal的时候，全部2个样本为yes。既然同一个节点的类别一致了，那么分类也到此结束了。再看另一侧，当outlook为rainy的时候，仍然没有分出一致的类别，所以使用了windy这个特征进一步做分类，发现在outlook为rainy，windy为true的时候全部2个样本都是no，当为false的时候全部3个样本为yes。至此，每一个叶子节点上的类别都是一致的了，所以决策树通过这个3个特征非常准确得分出了所有样本的类别。
再通过两个图形来认识一下决策树的结构：
案例一：相亲之前通过年龄，长相，收入，是否为公务员这4个特征来分类“约会”与“不约会”的两个类别
案例二：通过个头大小，叫声，脖子长短，鼻子长短，水生与陆生这5个特征来分类动物的种类。
2. 特征的选择
上面的介绍中也看到，要做到正确的分类，大部分时候都是需要用到多个特征的，有效特征越多则分类的错误率可能就越低。
但是那么多特征，到底要先使用哪个特征后使用哪个特征呢？特征使用的先后顺序是否会对分类的准确性或是效率产生影响呢？
那必须会呀~
那要通过什么指标来衡量每个特征，并依次选出最先使用的特征呢？
本节我首先介绍一下熵的含义与计算，然后依次介绍C4.5，ID3,Cart三种算法的特征选择标准。
2.1 熵，条件熵
2.1.1熵的定义
熵entropy表示对随机变量不确定性的度量。
设X是一个取有限个值的离散随机变量。
比如下表，x取3个值，并对应了三个概率:
| x= | 1 | 2 | 3 |
|---|
这篇关于王小草【机器学习】笔记--分类算法之决策树的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
