第七章决策树(1)
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n 对于上例，属性2的值的集合是: {65,70,75,78,80,85,90,95,96}
可能的阈值Z的集合是: {65,70,75,78,80,85,90,95}。
从这8个值里选择最优的阈值(最高信息增 益)，最优的Z=80。(如果计算?)
第七章决策树(1)
n 对应属性2的检验3(属性2≤80和属性2＞80) 的信息增益计算：
第七章决策树(1)
7.1 决策树
n 从数据中生成分类器的一个特别有效的方 法是生成一个决策树。它是一种基于逻辑 的方法，通过一组输入-输出样本构建决策 树的有指导学习方法。
n 决策树包含属性已被检验的节点，一个节 点的输出分枝和该节点的所有可能的检验 结果相对应。
第七章决策树(1)
n 图7-2是一个简单的决策树。该问题有两个 属性X,Y。所有属性值X>1和Y>B的样本属 于类2。不论属性Y的值是多少，值X <1的 样本都属于类1。
第七章决策树(1)
7.2 C4.5算法：生成一个决策树
n C4.5算法最重要的部分是由一组训练样本 生成一个初始决策树的过程。决策树可以 用来对一个新样本进行分类，这种分类从 该树的根节点开始，然后移动样本直至达 叶节点。在每个非叶决策点处，确定该节 点的属性检验结果，把注意力转移到所选 择子树的根节点上。
n 数值型属性检验： 对于属性Y，按训练样本进行分类，分类 顺序用{v1,v2,…,vm}表示，因此对Y仅有m-1 个分区，要系统在检查所有分区以求得最 优分区。通常选择区间的中点为阈值。
第七章决策树(1)
n 而C4.5算法选择{vi,vi+1}的最小ຫໍສະໝຸດ Baiduvi为阈值。 这确保出现结果中阈值属于数据库的一个 值。
n 当一值是未知时，只能得出不稳定的概率 描述。因此C4.5和每个子集Ti中的每个样本 是用权重w联系起来的，它表示属于每个子 集的样本概率。
n 为了使该解决方法更具一般性，必须认为 分区前样本的概率并不总是等于1。因此， 分区后丢失值的新参数wnew为：
wnew=wold·P(Ti)
第七章决策树(1)
n 对于属性1的检验x1分区结果，丢失值的记 录将被表示在3个子集中。如图7-7所示。
第七章决策树(1)
n 因为最初的(旧的)w值等于1，新的权 值wi等于概率5/13,3/13,和5/13。在 C4.5中，Ti的算式如下： |T1|=5+5/13, |T2|=3+3/13, |T3|=5+5/13
n 按属性3分区可得子集的熵的加权和：
infox2(T)=6/14(-3/6log2(3/6)-3/6log2(3/6)) +8/14(-6/8log2(6/8)-2/8log2(2/8))
=0.892
相应的增益: Gain(x2)=0.94-0.892=0.048 n 由于属性2是数值型的连续数据，不能简
第七章决策树(1)
n 对每个分枝重复上述步骤选择检验和最优 化过程。对于子节点T2子集，4个样本都是 类1，该节点是叶节点。
第七章决策树(1)
n 对于余下的节点，在T1中有5个样本，最优 检验有两个选择：属性2≤70和属性2＞70的 检验x4。
info(T1)=-2/5log2(2/5)-3/5log2(3/5)
+3/13(-3/3log2(3/3)-0/3log2(0/3)) +5/13(-3/5log2(3/5)-2/5log2(2/5)) =0.747
第七章决策树(1)
n 该检验所获得的信息系数F(F=13/14)修正： Gain(x1)=13/14(0.961-0.747)=0.199
n 该值比上个例子的值0.216小。然后，该分 区信息仍是根据整个训练集来确定的，而 且更大，因为对未知值有一个额外的类别。
第七章决策树(1)
2020/12/5
第七章决策树(1)
n 决策树和决策规则是解决实际应用中分类 问题的数据挖掘方法。
n 一般来说，分类是把数据项映射到其中一 个事先定义的类中的这样一个学习函数的 过程。由一组输入的属性值向量(也叫属性 向量)和相应的类，用基于归纳学习算法得 出分类。
n 学习的目标是构建一个分类模型，通常也 叫分类器。它可以根据有效的属性输入值 预测一些实体(所给样本)的类。是一个在样 本其他属性已知的情况下预测另外一个属 性(样本的类)的模型(分类的结果)。
1. T包含一个或更多的样本，全部属于单个 的类Cj。那么T的决策树是由类Cj标识的一 个叶节点。
2. T不包含样本。决策树也是一个叶，但和 该叶关联的类由不同于T的信息决定，如T 中的绝大多数类。
第七章决策树(1)
3. T包含属于不同类的样本。这种情况 下，是把T精化成朝向一个单类样本 集的样本子集。根据某一属性，选择 具有一个或更多互斥的输出 {O1,O2,…,On}的合适检验。T被分区 成子集T1,T2,…,Tn。T的决策树包含标 识检验的一个决策点和每个可能输出 的一个分枝(如图7-3a中的A,B和C节 点)
Split-info(xi) =-(5/14log(5/14)+3/14log(3/14) +5/14log(5/14)+1/14log(1/14))=1.876
第七章决策树(1)
n 另外，每个样本都有一个相关的新参数,即 概率。显然，当一个值已知的样本从T分配 给Ti时，它属于Ti的概率是1，属于其他所 有子集的概率是0。
第七章决策树(1)
n 该算法的关键性决策是对节点属性值的选 择。ID3和C4.5算法的属性选择的基础是基 于使节点所含的信息熵最小化。
n 基于信息论的方法坚持对数据库中一个样 本进行分类时所做检验的数量最小。ID3的 属性选择是根据一个假设，即：决策树的 复杂度和所给属性值表达的信息量是密切 相关的。基于信息的试探法选择的是可以 给出最高信息的属性，即这个属性是使样 本分类的结果子树所需的信息最小。
集合S的期望信息(熵)如下：
T被分区之后的一个相似度标准，T按照一 个属性检验X的几个输出进行分区。所需信 息为子集的熵的加权和:
第七章决策树(1)
分区所对应的信息增益:
上式度量了按照检验X进行分区的T所得到 的信息。该增益标准选择了使Gain(X)最大 化的检验X，即此标准选择的具有最高增益 的那个属性。
第七章决策树(1)
n 例如，如图7-3a为决策树分类模型，待分 类有样本如图7-3b所示，由决策树分类模 型可得出待分类样本为类2。(节点A,C,F(叶 节点))
第七章决策树(1)
n C4.5算法的构架是基于亨特的CLS方法， 其通过一组训练样本T构造一个决策树。 用{C1,C2,…,CK}来表示这些类，集合T所含 的内容信息有3种可能性：
=0.940
infox4(T1)=2/5(-2/2log2(2/2)-0/2log2(0/2)) +3/5(-0/3log2(0/3)-3/3log2(3/3))
=0
Gain(x3)=0.94-0=0.94 n 产生两个分枝为最终叶节点，分枝中的数据
子集属于同一类。
第七章决策树(1)
n 对根节点下的T3子集进行同样的计算，按 属性3=真和属性3=假检验，产生两个叶节 点。图7-5表示数据库T的最终决策树。
第七章决策树(1)
n 另外，决策树可以用可执行代码（或伪代码） 的形式表示。图7-6用伪代码给出了上面例 子的决策树。
第七章决策树(1)
增益标准对具有许多输出的检验有严重的偏 差，根据info(S)的定义，指定一个附加的参 数：
这表示通过把集T分区成n个子集Ti而生成的 潜在信息。现在，定义一个新的增益标准： Gain-radio(X)=gain(X)/Split-info(X)
n 第一种解决方案很简单，但当样本集中存 在大量丢失值时不能采用这种方法。
n 在C4.5算法中,有未知值的样本是按照已知 值的相对频率随机分布的,这是普遍使用的 法则。
第七章决策树(1)
n 除了考虑到仅有的几个有已知属性值的样 本，Info(T)和Infox(T)的计算和前面机相同。 然后可以用系数Ｆ合理地修正增益参数， 该系数表示所给属性已知的概率。
infox1(T)=5/14(-2/5log2(2/5)-3/5log2(3/5)) +4/14(-4/4log2(4/4)-0/4log2(0/4)) +5/14(-3/5log2(3/5)-2/5log2(2/5))
=0.694
相应的增益: Gain(x1)=0.94-0.694=0.246
第七章决策树(1)
infox3(T)=9/14(-7/9log2(7/9)-2/9log2(2/9)) +5/14(-2/5log2(2/5)-3/5log2(3/5))
=0.837
相应的增益: Gain(x3)=0.94-0.837=0.103
n 属性1的增益最高，选择该属性进行首次分 区。每个属性值具有一个分枝，产生3个分 枝，如图7-4所示.
第七章决策树(1)
7.3 未知属性值
n C4.5算法的前一版本是基于所有属性值都 已确定这一假设。但是在一个数据库，经 常会缺少某些样本的一些属性。由于该属 性值与某个样本是不相关的，或搜集样本 时没有对它进行记录，或在数据录入时有 人为的误差，就可能出现属性值丢失的情 况。
第七章决策树(1)
n 解决丢失值问题的两种方法： 1.抛弃数据库中有丢失数据的样本。 2.定义一个新的算法或改进现有算法来处理 丢失的数据。
例如：给定训练样本如表7-1，14个样本， 3个属性，分为两个类。
第七章决策树(1)
第七章决策树(1)
n 9个样本属于类1，5个属于类2，因此分区 前的熵为（基于类的熵计算）
info(T)=-9/14log2(9/14)-5/14log2(5/14)
=0.940 n 按属性1分区可得子集的熵的加权和：
第七章决策树(1)
n 假设选择有n个输出(所给属性的n个 值)的检验，把训练样本集T分区成子 集T1,T2,…,Tn。仅有的指导信息是在T 和它的子集Ti中的类分布。
n 如果S是任意样本集，设freq(Ci,S)代 表S中属于Ci的样本数量，|S|表示集 合S中的样本数量。
第七章决策树(1)
ID3算法的属性选择的检验方法采用增益标 准，它基于信息论中熵的概念。
第七章决策树(1)
n 对于树中的非叶节点，可以沿着分枝 继续分区样本，每一个节点得到它相 应的样本子集。
n 生成决策树的一个著名的算法是 Quinlan的ID3算法，C4.5是它改进版。
第七章决策树(1)
n ID3算法的基本思路： 1. 从树的根节点处的所有训练样本开始，选
取一个属性来划分这些样本。对属性的每 一个值产生一分枝。分枝属性值的相应样 本子集被移到新生成的子节点上。 2. 这个算法递归地应用于每个子节点，直到 一个节点上的所有样本都分区到某个类中。 3. 到达决策树的叶节点的每条路径表示一个 分类规则。
n Ｆ＝数据库中一个给出的属性值具有已知 值的样本的数量/数据集中样本数量总和。
n 新的增益标准有以下形式：
Gain(x)=F·(Info(T)-Infox(T)) n 同样，通过把具有未知值的样本看作分区
的一个附加组可以修改Split-info(x) 。如果 检验x有n个输出， Split-info(x)按照检验把 数据集分区成n+1个子集计算。
单按上面方式计算。下面先介绍一下C4.5 算法中一般包含3种类型的检验结构： 1.离散值的“标准”检验，对属性的每个可 能值有一个分枝和输出。
第七章决策树(1)
2.如果属性Y有连续的数值，通过将该值和阈 值Z比较，用输出Y≤Z和Y＞Z定义二元检验。
3.基于离散值的更复杂的检验，该检验中属 性的每个可能值被分配到许多易变的组中， 每组都有一个输出和分枝。
n 对属性2和属性3检验分区，最终决策 树如图7-8中所示的形式。
第七章决策树(1)
n 例如：一个改进了的C4.5决策树的方法。 数据集见表7-2。
第七章决策树(1)
n 该例有14个样本，属性1有一个丢失值，用 “?”表示。只有13个样本数据完整。
n 分区前的熵是： Info(T)=-8/13log2(8/13)-5/13log2(5/13) =0.961
n 属性1检验的信息： infox1(T)=5/13(-2/5log2(2/5)-3/5log2(3/5))
可能的阈值Z的集合是: {65,70,75,78,80,85,90,95}。
从这8个值里选择最优的阈值(最高信息增 益)，最优的Z=80。(如果计算?)
第七章决策树(1)
n 对应属性2的检验3(属性2≤80和属性2＞80) 的信息增益计算：
第七章决策树(1)
7.1 决策树
n 从数据中生成分类器的一个特别有效的方 法是生成一个决策树。它是一种基于逻辑 的方法，通过一组输入-输出样本构建决策 树的有指导学习方法。
n 决策树包含属性已被检验的节点，一个节 点的输出分枝和该节点的所有可能的检验 结果相对应。
第七章决策树(1)
n 图7-2是一个简单的决策树。该问题有两个 属性X,Y。所有属性值X>1和Y>B的样本属 于类2。不论属性Y的值是多少，值X <1的 样本都属于类1。
第七章决策树(1)
7.2 C4.5算法：生成一个决策树
n C4.5算法最重要的部分是由一组训练样本 生成一个初始决策树的过程。决策树可以 用来对一个新样本进行分类，这种分类从 该树的根节点开始，然后移动样本直至达 叶节点。在每个非叶决策点处，确定该节 点的属性检验结果，把注意力转移到所选 择子树的根节点上。
n 数值型属性检验： 对于属性Y，按训练样本进行分类，分类 顺序用{v1,v2,…,vm}表示，因此对Y仅有m-1 个分区，要系统在检查所有分区以求得最 优分区。通常选择区间的中点为阈值。
第七章决策树(1)
n 而C4.5算法选择{vi,vi+1}的最小ຫໍສະໝຸດ Baiduvi为阈值。 这确保出现结果中阈值属于数据库的一个 值。
n 当一值是未知时，只能得出不稳定的概率 描述。因此C4.5和每个子集Ti中的每个样本 是用权重w联系起来的，它表示属于每个子 集的样本概率。
n 为了使该解决方法更具一般性，必须认为 分区前样本的概率并不总是等于1。因此， 分区后丢失值的新参数wnew为：
wnew=wold·P(Ti)
第七章决策树(1)
n 对于属性1的检验x1分区结果，丢失值的记 录将被表示在3个子集中。如图7-7所示。
第七章决策树(1)
n 因为最初的(旧的)w值等于1，新的权 值wi等于概率5/13,3/13,和5/13。在 C4.5中，Ti的算式如下： |T1|=5+5/13, |T2|=3+3/13, |T3|=5+5/13
n 按属性3分区可得子集的熵的加权和：
infox2(T)=6/14(-3/6log2(3/6)-3/6log2(3/6)) +8/14(-6/8log2(6/8)-2/8log2(2/8))
=0.892
相应的增益: Gain(x2)=0.94-0.892=0.048 n 由于属性2是数值型的连续数据，不能简
第七章决策树(1)
n 对每个分枝重复上述步骤选择检验和最优 化过程。对于子节点T2子集，4个样本都是 类1，该节点是叶节点。
第七章决策树(1)
n 对于余下的节点，在T1中有5个样本，最优 检验有两个选择：属性2≤70和属性2＞70的 检验x4。
info(T1)=-2/5log2(2/5)-3/5log2(3/5)
+3/13(-3/3log2(3/3)-0/3log2(0/3)) +5/13(-3/5log2(3/5)-2/5log2(2/5)) =0.747
第七章决策树(1)
n 该检验所获得的信息系数F(F=13/14)修正： Gain(x1)=13/14(0.961-0.747)=0.199
n 该值比上个例子的值0.216小。然后，该分 区信息仍是根据整个训练集来确定的，而 且更大，因为对未知值有一个额外的类别。
第七章决策树(1)
2020/12/5
第七章决策树(1)
n 决策树和决策规则是解决实际应用中分类 问题的数据挖掘方法。
n 一般来说，分类是把数据项映射到其中一 个事先定义的类中的这样一个学习函数的 过程。由一组输入的属性值向量(也叫属性 向量)和相应的类，用基于归纳学习算法得 出分类。
n 学习的目标是构建一个分类模型，通常也 叫分类器。它可以根据有效的属性输入值 预测一些实体(所给样本)的类。是一个在样 本其他属性已知的情况下预测另外一个属 性(样本的类)的模型(分类的结果)。
1. T包含一个或更多的样本，全部属于单个 的类Cj。那么T的决策树是由类Cj标识的一 个叶节点。
2. T不包含样本。决策树也是一个叶，但和 该叶关联的类由不同于T的信息决定，如T 中的绝大多数类。
第七章决策树(1)
3. T包含属于不同类的样本。这种情况 下，是把T精化成朝向一个单类样本 集的样本子集。根据某一属性，选择 具有一个或更多互斥的输出 {O1,O2,…,On}的合适检验。T被分区 成子集T1,T2,…,Tn。T的决策树包含标 识检验的一个决策点和每个可能输出 的一个分枝(如图7-3a中的A,B和C节 点)
Split-info(xi) =-(5/14log(5/14)+3/14log(3/14) +5/14log(5/14)+1/14log(1/14))=1.876
第七章决策树(1)
n 另外，每个样本都有一个相关的新参数,即 概率。显然，当一个值已知的样本从T分配 给Ti时，它属于Ti的概率是1，属于其他所 有子集的概率是0。
第七章决策树(1)
n 该算法的关键性决策是对节点属性值的选 择。ID3和C4.5算法的属性选择的基础是基 于使节点所含的信息熵最小化。
n 基于信息论的方法坚持对数据库中一个样 本进行分类时所做检验的数量最小。ID3的 属性选择是根据一个假设，即：决策树的 复杂度和所给属性值表达的信息量是密切 相关的。基于信息的试探法选择的是可以 给出最高信息的属性，即这个属性是使样 本分类的结果子树所需的信息最小。
集合S的期望信息(熵)如下：
T被分区之后的一个相似度标准，T按照一 个属性检验X的几个输出进行分区。所需信 息为子集的熵的加权和:
第七章决策树(1)
分区所对应的信息增益:
上式度量了按照检验X进行分区的T所得到 的信息。该增益标准选择了使Gain(X)最大 化的检验X，即此标准选择的具有最高增益 的那个属性。
第七章决策树(1)
n 例如，如图7-3a为决策树分类模型，待分 类有样本如图7-3b所示，由决策树分类模 型可得出待分类样本为类2。(节点A,C,F(叶 节点))
第七章决策树(1)
n C4.5算法的构架是基于亨特的CLS方法， 其通过一组训练样本T构造一个决策树。 用{C1,C2,…,CK}来表示这些类，集合T所含 的内容信息有3种可能性：
=0.940
infox4(T1)=2/5(-2/2log2(2/2)-0/2log2(0/2)) +3/5(-0/3log2(0/3)-3/3log2(3/3))
=0
Gain(x3)=0.94-0=0.94 n 产生两个分枝为最终叶节点，分枝中的数据
子集属于同一类。
第七章决策树(1)
n 对根节点下的T3子集进行同样的计算，按 属性3=真和属性3=假检验，产生两个叶节 点。图7-5表示数据库T的最终决策树。
第七章决策树(1)
n 另外，决策树可以用可执行代码（或伪代码） 的形式表示。图7-6用伪代码给出了上面例 子的决策树。
第七章决策树(1)
增益标准对具有许多输出的检验有严重的偏 差，根据info(S)的定义，指定一个附加的参 数：
这表示通过把集T分区成n个子集Ti而生成的 潜在信息。现在，定义一个新的增益标准： Gain-radio(X)=gain(X)/Split-info(X)
n 第一种解决方案很简单，但当样本集中存 在大量丢失值时不能采用这种方法。
n 在C4.5算法中,有未知值的样本是按照已知 值的相对频率随机分布的,这是普遍使用的 法则。
第七章决策树(1)
n 除了考虑到仅有的几个有已知属性值的样 本，Info(T)和Infox(T)的计算和前面机相同。 然后可以用系数Ｆ合理地修正增益参数， 该系数表示所给属性已知的概率。
infox1(T)=5/14(-2/5log2(2/5)-3/5log2(3/5)) +4/14(-4/4log2(4/4)-0/4log2(0/4)) +5/14(-3/5log2(3/5)-2/5log2(2/5))
=0.694
相应的增益: Gain(x1)=0.94-0.694=0.246
第七章决策树(1)
infox3(T)=9/14(-7/9log2(7/9)-2/9log2(2/9)) +5/14(-2/5log2(2/5)-3/5log2(3/5))
=0.837
相应的增益: Gain(x3)=0.94-0.837=0.103
n 属性1的增益最高，选择该属性进行首次分 区。每个属性值具有一个分枝，产生3个分 枝，如图7-4所示.
第七章决策树(1)
7.3 未知属性值
n C4.5算法的前一版本是基于所有属性值都 已确定这一假设。但是在一个数据库，经 常会缺少某些样本的一些属性。由于该属 性值与某个样本是不相关的，或搜集样本 时没有对它进行记录，或在数据录入时有 人为的误差，就可能出现属性值丢失的情 况。
第七章决策树(1)
n 解决丢失值问题的两种方法： 1.抛弃数据库中有丢失数据的样本。 2.定义一个新的算法或改进现有算法来处理 丢失的数据。
例如：给定训练样本如表7-1，14个样本， 3个属性，分为两个类。
第七章决策树(1)
第七章决策树(1)
n 9个样本属于类1，5个属于类2，因此分区 前的熵为（基于类的熵计算）
info(T)=-9/14log2(9/14)-5/14log2(5/14)
=0.940 n 按属性1分区可得子集的熵的加权和：
第七章决策树(1)
n 假设选择有n个输出(所给属性的n个 值)的检验，把训练样本集T分区成子 集T1,T2,…,Tn。仅有的指导信息是在T 和它的子集Ti中的类分布。
n 如果S是任意样本集，设freq(Ci,S)代 表S中属于Ci的样本数量，|S|表示集 合S中的样本数量。
第七章决策树(1)
ID3算法的属性选择的检验方法采用增益标 准，它基于信息论中熵的概念。
第七章决策树(1)
n 对于树中的非叶节点，可以沿着分枝 继续分区样本，每一个节点得到它相 应的样本子集。
n 生成决策树的一个著名的算法是 Quinlan的ID3算法，C4.5是它改进版。
第七章决策树(1)
n ID3算法的基本思路： 1. 从树的根节点处的所有训练样本开始，选
取一个属性来划分这些样本。对属性的每 一个值产生一分枝。分枝属性值的相应样 本子集被移到新生成的子节点上。 2. 这个算法递归地应用于每个子节点，直到 一个节点上的所有样本都分区到某个类中。 3. 到达决策树的叶节点的每条路径表示一个 分类规则。
n Ｆ＝数据库中一个给出的属性值具有已知 值的样本的数量/数据集中样本数量总和。
n 新的增益标准有以下形式：
Gain(x)=F·(Info(T)-Infox(T)) n 同样，通过把具有未知值的样本看作分区
的一个附加组可以修改Split-info(x) 。如果 检验x有n个输出， Split-info(x)按照检验把 数据集分区成n+1个子集计算。
单按上面方式计算。下面先介绍一下C4.5 算法中一般包含3种类型的检验结构： 1.离散值的“标准”检验，对属性的每个可 能值有一个分枝和输出。
第七章决策树(1)
2.如果属性Y有连续的数值，通过将该值和阈 值Z比较，用输出Y≤Z和Y＞Z定义二元检验。
3.基于离散值的更复杂的检验，该检验中属 性的每个可能值被分配到许多易变的组中， 每组都有一个输出和分枝。
n 对属性2和属性3检验分区，最终决策 树如图7-8中所示的形式。
第七章决策树(1)
n 例如：一个改进了的C4.5决策树的方法。 数据集见表7-2。
第七章决策树(1)
n 该例有14个样本，属性1有一个丢失值，用 “?”表示。只有13个样本数据完整。
n 分区前的熵是： Info(T)=-8/13log2(8/13)-5/13log2(5/13) =0.961
n 属性1检验的信息： infox1(T)=5/13(-2/5log2(2/5)-3/5log2(3/5))