[size=0.8]1. 决策树的简介
[size=0.8]决策树是一种基本的分类与回归方法，学习通常包含三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的剪枝。
[size=0.8]决策树学习本质是从训练数据集中归纳出一组分类规则；决策树学习的损失函数通常是正则化的极大似然函数，学习策略是由训练数据集估计条件概率模型。
[size=0.8]决策树学习的算法通常是一个递归地选择最优特征，并根据该特征进行分割。这一过程对应着决策树的构建，也对应着特征空间的划分。使得划分之后的各个子集能够被基本分类，那么构建叶节点；否则继续递归划分。
[size=0.8]决策树可能发生过拟合，因此需要剪枝，从下而上进行，减去过于细分的结点，使其会退到父结点。
[size=0.8]根节点
[size=0.8]非叶子节点（决策点）：代表测试的条件，对数据属性的测试
[size=0.8]叶子节点：代表分类后所获得的分类标记
[size=0.8]分支：代表测试的结果
[size=0.8]先构建决策树（训练阶段），再使用决策树（分类阶段）
[size=0.8]2. 特征选择
[size=0.8]特征选择的准则：信息增益或信息增益比。我们选择信息增益最大的那个分割。
[size=0.8]A． 熵（entropy）与基尼（Gini）系数
[size=0.8]熵：物体内部的混乱程度或不确定性，熵值越大，则物体内部的混乱程度越大;反之，熵值越低，物体内部纯净度越高。
[size=0.8]由熵的公式可知，当物体内部某个类的概率 较小时，则 （负数）的绝对值就越大。由此可知，当物体或集合内部的类别非常多时（即物体内部混乱程度很高），每个类别的概率就会很小，就会导致物体的熵值很高。
[size=0.8]3. 决策树的生成（目的：得到熵值降低速度最快的决策树）
[size=0.8]构造决策树的基本思想：随着树深度的增加，节点的熵迅速地降低。熵降低的速度（引入信息增益和信息增益比的概念）越快越好，以便得到一棵高度最矮的决策树
[size=0.8]案例
[size=0.8]首先，确定根节点，分别假设outlook、temperature、humidity、windy为根节点，求出对应的熵，从而得到信息熵；
[size=0.8]然后，再与原始熵对比，得到信息增益或信息增益率，从而确定根节点；
[size=0.8]其次，通过递归的方法构造出决策树的其他节点；
[size=0.8]最后，决策树构造完成后，通过评价函数（目标函数）来判断当前的决策树的好坏程度。
[size=0.8]下面计算假设outlook为根节点时对应的熵值
[size=0.8]outlook=sunny时，entropy==0.971
[size=0.8]outlook=overcast时，entropy=0
[size=0.8]outlook=rainy时，entropy==0.971
[size=0.8]根据历史统计数据，outlook取sunny、overcast、rainy的概率分别为5/14、4/14、5/14，所以当outlook为根节点时的信息熵为：
[size=0.8]根据历史数据，新的一天打球的概率是9/14，不打的概率是5/14，则原始熵值（固有熵值）：
[size=0.8]信息增益为：
[size=0.8]gain(outlook)：0.940-0.693=0.247
[size=0.8]同理可以计算出：
[size=0.8]gain(temperature)=0.029
[size=0.8]gain(humidity)=0.152
[size=0.8]gain(windy)=0.048
[size=0.8]综上所述，gain(outlook)最大（即outlook在第一步使得系统的信息熵下降得最快），所以决策树的根节点取outlook
[size=0.8]ID3算法：信息增益（传统算法）
[size=0.8]--通常情况下，仅仅根据信息增益判断是不靠谱的
[size=0.8]--缺点：当某个特征下的属性非常稀疏（即类别很多），每个属性对应样本的个数又很少时，选用该节点计算熵值时，显然可以使得熵值下降最快，但是该属性很有可能与问题无关，从而引出信息增益率
[size=0.8]C4.5算法：信息增益率
[size=0.8]--
[size=0.8]-- C4.5算法是ID3算法的扩展
[size=0.8]CART算法：Gini系数
[size=0.8]评价函数（目标函数）：
[size=0.8]--越小越好，类似损失函数
[size=0.8]-- Nt：每个叶子节点包含的样本数
[size=0.8]-- H(t)：叶子节点的自身熵值
[size=0.8]决策树构造完成后，通过评价函数（目标函数）来判断当前的决策树的好坏程度。
[size=0.8]决策树不仅可以处理像上述的离散型属性，也能够处理连续型的属性。首先将连续型属性离散化，把连续型属性的值分成不同的区间，依据是比较各个分裂点的信息增益值的大小。
[size=0.8]4. 决策树的剪枝（目的：得到高度最矮的决策树）
[size=0.8]如果决策树考虑了所有的训练数据集，得到的决策树将会过于庞大。虽然这个决策树对于训练数据集的拟合概率为100%，但是由于过分考虑所有的数据，将数据切得太碎太碎了，这样就会使得决策树学习到一些噪音点、错误点，出现过拟合的现象。
[size=0.8]过拟合的主要原因在于构建决策树时过于复杂。
[size=0.8]决策树的剪枝通过极小化决策树整体的损失函数或代价函数来实现。
[size=0.8]预剪枝：在构建决策树的过程时，提前停止。
[size=0.8]--最小样本数
[size=0.8]--最大深度
[size=0.8]后剪枝：决策树构建好后，然后开始裁剪。
[size=0.8]--
[size=0.8]--叶子节点数越多，损失越大
[size=0.8]-- a：人工设置，该值越大，说明叶子节点数的权重越大；该值越小，叶子节点数影响较小
[size=0.8]-- Tleaf：叶子节点数
[size=0.8]5. 随机森林
[size=0.8]采样方式
[size=0.8]Bootstraping：有放回采样
[size=0.8]Bagging：有放回采样n个样本
[size=0.8]对于一个测试数据，将它投入到随机森林中的不同决策树中，会得到不同的测试结果。若问题是一个分类问题，则可以通过求众数来得出测试数据的类别；若问题是一个回归问题，则可以通过求平均值得出测试数据的值。
[size=0.8]双重随机性
[size=0.8]数据样本采样的随机性：通过从训练数据集中有放回的随机采样，构造出很多的、不同的决策树
[size=0.8]--目的：使得某些决策树选不到异常样本
[size=0.8]数据特征采样的随机性：通过从特征中的随机采样（无放回，特征不能重复）构造随机森林
[size=0.8]--目的：使得某些决策树选不到异常特征
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