decision tree

什么是decision tree

决策树是一种基于监督的分类问题，主要将问题的条件构造为树的结构，依据判断划分数据集.decision tree 是一个流程图的树结构，其中，每一个内部结点表示一个属性上的测试，每一个分支代表一个属性的输出 决策树的算法就是一个构造树的过程，根据构造出来的树进行预测，他的测试集是必须知道结果的属于监督学习算法。

• 优点：简单，可以处理不相关的特征数据
• 缺点：可能会产生过度匹配
• 适用：数值和标称

决策树通常有三个步骤：特征选择、决策树的生成、决策树的修剪。

在划分的时候，为了要找到决定性的行情，我们必须评估每一个特征，找到具有决定性的特征，并根据这个特征进行数据集的分割。如果数据子集内的数据属于不同的类型，则需要重复进行划分。

算法

创建决策树的过程：

1.获得数据集最后结果的类别集合

classList = [example[-1] for example in dataset]

2.如果获得的结果集中的类别仅仅只有一个比如说都是男，那么直接按照统计结果分类

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

3.结果集中有男有女，而且一行元素中只有最后一个元素，就按男女的个数谁，占优势来区分。

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

，传入为最后一列的类别集 实现majorityCnt统计分类的主要元素，确定结果 用字典来存储对应类别的个数，并排序，输出排序大的字典项的key值 4.选择最优的分类特征标签：

        chooseBestFeatureToSplit(dataSet):传入数据集

将数据集一行的元素长度减一表示特征集个数，因为最后一个为结果 计算原始数据集的熵，计算公式，用熵来表示信息的复杂度，熵越大，信息的复杂度越大

计算熵的方法：

• 1.获取数据的总条数

numEntries=len(dataSet)  # 数据条数

• 2.遍历获得每一条数据的最后一个类别，并统计个数，用字典存放，最后套用公式计算 初始化最好的特征标签位位-1 依次选取每一个特征标签，通过去除这一列，获得数据集，并计算器其熵值，并计算原始熵与分类后的差值。 判断差值最大的保存其位置，再次循环遍历完所有的特征值。

5.最优子标签以字典的形式保存，从特征标签列表中删除当前的标签

       myTree={bestFeatLabel:{}} #分类结果以字典形式保存
       del(labels[bestFeat])

6.获得最优特征值的那一列元素

featValues=[example[bestFeat] for example in dataSet]

进行遍历，再获得剩余的子标签列表 去除那个子标签，和分割数据后的子标签，进行迭代即可

    for value in uniqueVals:
        subLabels=labels[:]
        #迭代递归创建
        myTree[bestFeatLabel][value]=createTree(splitDataSet
                            (dataSet,bestFeat,value),subLabels)

划分数据的最大原则是将无序的数据变的有序。划分数据前后信息发生变化成为信息增益。