
1. 理论知识
决策树分类算法的一般流程如下:一开始,所有的实例均位于根节点,所有参数的取值均离散化;根据启发规则选择一个参数,根据参数取值的不同对实例集进行分割;对分割后得到的节点进行同样的启发式参数选择分割过程,如此往复,直到(a)分割得到的实例集合属于同一类;(b)参数用完,以子集中绝大多数的实例类别作为该叶节点的类别。
基于熵的概念,我们可以得到参数选择的第一个规则:信息增益(Info Gain).信息增益的定义是分裂前的节点熵减去分裂后子节点熵的加权和,即不纯度的减少量,也就是纯度的增加量。参数选择的规则是:选择使信息增益最大的参数分割该节点。信息增益计算的算例如下图。
信息增益存在的问题时:总是倾向于选择包含多取值的参数,因为参数的取值越多,其分割后的子节点纯度可能越高。为了避免这个问题,我们引入了增益比例(Gain Ratio)的选择指标,其定义如下图所示。
增益比例存在的问题是:倾向于选择分割不均匀的分裂方法,举例而言,即一个拆分若分为两个节点,一个节点特别多的实例,一个节点特别少的实例,那么这种拆分有利于被选择。
为了克服信息增益和增益比例各自的问题,标准的解决方案如下:首先利用信息增益概念,计算每一个参数分割的信息增益,获得平均信息增益;选出信息增益大于平均值的所有参数集合,对该集合计算增益比例,选择其中增益比例最大的参数进行决策树分裂。
上面介绍的是基于熵概念的参数选择规则,另一种流行的规则称为基尼指数(Gini Index),其定义如下图。基尼系数在节点类别分布均匀时取最大值1-1/n,在只包含一个类别时取最小值0. 所以与熵类似,也是一个描述不纯度的指标。
基于基尼系数的规则是:选择不纯度减少量(Reduction in impurity)最大的参数。不纯度减少量是分割前的Gini index减去分割后的Gini index。基尼系数的特点与信息增益的特点类似。
过度拟合问题(Overfitting)
过度拟合问题是对训练数据完全拟合的决策树对新数据的预测能力较低。为了解决这个问题,有两种解决方法。第一种方法是前剪枝(prepruning),即事先设定一个分裂阈值,若分裂得到的信息增益不大于这个阈值,则停止分裂。第二种方法是后剪枝(postpruning),首先生成与训练集完全拟合的决策树,然后自下而上地逐层剪枝,如果一个节点的子节点被删除后,决策树的准确度没有降低,那么就将该节点设置为叶节点(基于的原则是Occam剪刀:具有相似效果的两个模型选择较简单的那个)。
Scalable决策树分类算法
这里介绍两个算法,一个是RainForest,其主要的贡献是引入了一个称为AVC的数据结构,其示意图如下。主要的作用是加速参数选择过程的计算。
另一个算法称为BOAT,其采用了称为bootstrap的统计技术对数据集进行分割,在分割的子数据集上分别构造决策树,再基于这些决策树构造一个新的决策树,文章证明这棵新树与基于全局数据集构造的决策树非常相近。这种方法的主要优势在于支持增量更新。
rpart(formula, data, weight s, subset, na. action = na. rpart, method, model= FALSE, x= FALSE,y= TRUE, parms, control, cost, . . . )
fomula 回归方程形式: 例如 y~ x 1+ x2+ x3。
data 数据: 包含前面方程中变量的数据框( data frame) 。
na.action 缺失数据的处理办法: 默认办法是删除因变量缺失的观测而保留自变量缺失的观测。
method 根据树末端的数据类型选择相应变量分割方法,本参数有四种取值: 连续型>anova; 离散型>class; 计数型( 泊松过程)>poisson; 生存分析型>exp。程序会根据因变量的类型自动选择方法, 但一般情况下最好还是指明本参数, 以便让程序清楚做哪一种树模型。
parms 用来设置三个参数:先验概率、损失矩阵、分类纯度的度量方法。anova没有参数;poisson分割有一个参数,先验分布变异系数的比率,默认为1;生存分布的参数和poisson一致;对离散型,可以设置先验分布的分布的概率(prior),损失矩阵(loss),分类纯度(split);priors必须为正值且和为1,loss必须对角为0且非对角为正数,split可以是gini(基尼系数)或者information(信息增益);
control 控制每个节点上的最小样本量、交叉验证的次数、复杂性参量: 即cp: complexity pamemeter, 这个参数意味着对每一步拆分, 模型的拟合优度必须提高的程度, 等等。
prune(tree, cp, . . . )
tree 一个回归树对象, 常是rpart()的结果对象。
cp 复杂性参量, 指定剪枝采用的阈值。
rpart包自带数据集stagec,包含了146位患了stage c前列腺(prostate)癌的病人。变量介绍如下:
pgtime: 出现症状或复发时间,单位年;
pgstat:状态变量,1为复发,0为删减;
age:年龄;
eet:是否内分泌治疗,1为no,2为yes;
g2:g2阶段肿瘤细胞百分比;
grade:肿瘤等级,farrow体系;
gleason:肿瘤等级,gleason体系;
ploidy:肿瘤的倍体状态。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
剖析 CDA 数据分析师考试题型:解锁高效备考与答题策略 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师考试作为衡量数据专业能力的 ...
2025-07-04SQL Server 字符串截取转日期:解锁数据处理的关键技能 在数据处理与分析工作中,数据格式的规范性是保证后续分析准确性的基础 ...
2025-07-04CDA 数据分析师视角:从数据迷雾中探寻商业真相 在数字化浪潮席卷全球的今天,数据已成为企业决策的核心驱动力,CDA(Certifie ...
2025-07-04CDA 数据分析师:开启数据职业发展新征程 在数据成为核心生产要素的今天,数据分析师的职业价值愈发凸显。CDA(Certified D ...
2025-07-03从招聘要求看数据分析师的能力素养与职业发展 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业的核心资产,数据分析师岗位也随 ...
2025-07-03Power BI 中如何控制过滤器选择项目数并在超限时报错 引言 在使用 Power BI 进行数据可视化和分析的过程中,对过滤器的有 ...
2025-07-03把握 CDA 考试时间,开启数据分析职业之路 在数字化转型的时代浪潮下,数据已成为企业决策的核心驱动力。CDA(Certified Da ...
2025-07-02CDA 证书:银行招聘中的 “黄金通行证” 在金融科技飞速发展的当下,银行正加速向数字化、智能化转型,海量数据成为银行精准 ...
2025-07-02探索最优回归方程:数据背后的精准预测密码 在数据分析和统计学的广阔领域中,回归分析是揭示变量之间关系的重要工具,而回 ...
2025-07-02CDA 数据分析师报考条件全解析:开启数据洞察之旅 在当今数字化浪潮席卷全球的时代,数据已成为企业乃至整个社会发展的核心驱 ...
2025-07-01深入解析 SQL 中 CASE 语句条件的执行顺序 在 SQL 编程领域,CASE语句是实现条件逻辑判断、数据转换与分类的重要工 ...
2025-07-01SPSS 中计算三个变量交集的详细指南 在数据分析领域,挖掘变量之间的潜在关系是获取有价值信息的关键步骤。当我们需要探究 ...
2025-07-01CDA 数据分析师:就业前景广阔的新兴职业 在当今数字化时代,数据已成为企业和组织决策的重要依据。数据分析师作为负责收集 ...
2025-06-30探秘卷积层:为何一个卷积层需要两个卷积核 在深度学习的世界里,卷积神经网络(CNN)凭借其强大的特征提取能力 ...
2025-06-30探索 CDA 数据分析师在线课程:开启数据洞察之旅 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业决策、创新与发展的核心驱 ...
2025-06-303D VLA新范式!CVPR冠军方案BridgeVLA,真机性能提升32% 编辑:LRST 【新智元导读】中科院自动化所提出BridgeVLA模型,通过将 ...
2025-06-30LSTM 为何会产生误差?深入剖析其背后的原因 在深度学习领域,LSTM(Long Short-Term Memory)网络凭借其独特的记忆单元设 ...
2025-06-27LLM进入拖拽时代!只靠Prompt几秒定制大模型,效率飙升12000倍 【新智元导读】最近,来自NUS、UT Austin等机构的研究人员创新 ...
2025-06-27探秘 z-score:数据分析中的标准化利器 在数据的海洋中,面对形态各异、尺度不同的数据,如何找到一个通用的标准来衡量数据 ...
2025-06-26Excel 中为不同柱形设置独立背景(按数据分区)的方法详解 在数据分析与可视化呈现过程中,Excel 柱形图是展示数据的常用工 ...
2025-06-26