第7章 决策树与贝叶斯网络

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2 决策树的基本原理： 统计学角度
2.1 决策树的判决面
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2.2 构造决策树
• 基本过程
• 从上到下，分而治之（divide-and-conquer），递归生长 • 最初，所有的样本都在根节点 • 所有属性都是标称型的（如果是连续数值型的，则需要先离散化ID3) •所有样本根据每次选择出的属性递归的逐渐划分开来 •满足如下条件之一时，划分操作停止
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决策树的应用举例
• 问题及数据集 – 根据其他属性，判断周六是否玩网球play Tennis=Y/N?
Step1: 确定根节点
• 分别计算4个属性的信息增益 – Outlook: 0.246 • =Sunny [2+,3-] • =Overcast [4+,0-] • =Rain [3+,2-] – Wind: 0.048 • =weak的样例是 [6+,2-] • =strong的样例[+3,-3] – Humidity : 0.151 – Temperature : 0.029
选择最好的分类属性
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3 决策树经典算法介绍
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ID3算法
创建树的Root结点 如果Examples都为正，那么返回label=+中的单结点Root 如果Examples都为反，那么返回lable=-单结点树Root 如果Attributes为空，那么返回单节点树Root，lable=Examples中最普遍的目标属性值 否则开始
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SPRINT
• 与SLIQ算法不同，SPRINT算法采取传统的深度优先生成树策略，SLIQ算法 要求类表驻留内存。
• 当训练集增加导致类表放不进内存时，算法就无法进行，这限制了SLIQ处理 数据的最大规模。为此，IBM研究人员提出可伸缩、可并行化的决策树算法 SPRINT，它消除了所有内存限制，运行速度快，且允许多个处理器协同创建 一个决策树模型。
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1.2 决策树的表示法
• 决策树通过把实例从根节点排列到某个叶子节点来分类实 例，叶子节点即为实例所属的分类。树上的每一个节点说 明了对实例的某个属性的测试，并且该节点的每一个后继 分支对应于该属性的一个可能值。
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图
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• 因此：根节点为Outlook
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Step 2: 分枝
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选择哪个属性进行划分？
Step 3: 循环
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选择哪个属性进行划分？
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5 贝叶斯网络的形成与发展
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5.1 贝叶斯网络
• SPRINT定义了两种数据结构，分别是属性表和直方图。属性表由属性值、类 别属性和样本号3个字段组成，它随节点的扩展而划分，并附属于相应的子节 点。直方图附属在节点上，用来描述节点上某个属性的类别分布。当描述连 续属性的类分布时，节点上关联两个直方图Cbelow和Cabove，前者描述已处 理样本的类别分布，后者描述未处理样本的类别分布，两者的值皆随算法进 行而更新；当描述离散属性的类分布时，节点上只关联一个直方图count matrix。
第七章 决策树与贝叶斯网络
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1 决策树的形成与发展
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1.1 简介
• 决策树方法的起源是概念学习系统CLS，然后发展到ID3方 法而为高潮，最后又演化为能处理连续属性的C4.5。有名 的决策树方法还有CART
• 是应用最广的归纳推理算法之一 • 语义可表示性 • 对噪声数据有很好的健壮性
A Attributes中分类能力最好的属性 Root的决策属性A 对于每个可能值
在Root下加一个新的分支对应测试A=vi 令Example-vi为Examples中满足A属性值为vi的子集 如果Examples-vi为空
在这个新分支下加一个叶子结点，节点的lable=Examples中最普遍的 目标属性值 否则在这个新分支下加一个子树ID3(example-vi, targetattribute , attributes-|A| 结束 返回 Root
• ① 具有决策者期望达到的明确目标； • ② 存在决策者可以选择的两个以上的可行备选方案； • ③ 存在着决策者无法控制的两种以上的自然状态（如气候变化、市场行情、
经济发展动向等）； • ④ 不同行动方案在不同自然状态下的收益值或损失值（简称损益值）可以计
算出来； • ⑤ 决策者能估计出不同的自然状态发生概率。
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4 决策树的应用
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4.1 决策树的适用范围和应用前景
• 决策树法作为一种决策技术，已被广泛地应用于企业的投资决策之中，它是 随机决策模型中最常见、最普及的一种规策模式和方法此方法，有效地控制 了决策带来的风险。所谓决策树法，就是运用树状图表示各决策的期望值， 通过计算，最终优选出效益最大、成本最小的决策方法。决策树法属于风险 型决策方法，不同于确定型决策方法，二者适用的条件也不同。应用决策树 决策方法必须具备以下条件：
1.3 构造决策树
• 决策树分类过程 • 从根节点开始，首先对某一属性的取值提问
• Color? 与根节点相连的不同分支，对应这个属性的不同取值 • green; yellow; red; 根据不同的回答，转向相应的分支 • green 在新到达的节点处做同样的分支判断• Size? – big. 这一过程持续，直到到达某个叶节点，输出该叶节点的类别标记 • Watermelon
•所有落入某一节点的样本均属于同一类别 •没有特征能够进一步用于划分样本集 •没有任何样本落入某一节点
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属性选择
• 构造好的决策树的关键在于如何选择好的逻辑判断或属性。 对于同样一组例子，可以有很多决策树能符合这组例子。 人们研究出，一般情况下或具有较大概率地说，树越小则 树的预测能力越强。要构造尽可能小的决策树，关键在于 选择恰当的逻辑判断或属性。由于构造最小的树是NP-难 问题，因此只能采取用启发式策略选择好的逻辑判断或属 性。
• 与C4.5算法类似，CART算法也是先建树后剪枝，但在具体实现上有 所不同。由于二叉树不易产生数据碎片，精确度往往高于多叉树，因 此CART算法采用2分递归划分，在分支节点上进行布尔测试，判断条 件为真的划归左分支，否则划归右分支，最终形成一棵二叉决策树。 对于连续属性A，判断A≤V是否成立(同C4.5算法)；对于离散型属性A， 判断A∈S’是否成立，其中S’是属性A所有取值的子集，可用贪心算 法或穷举法确定，
Gain(S
,Wind
)
E
ntropy(S
)
v{Weak,
Strong
}
| |
Sv S
| |
E
ntro/14)Entropy(SWeak) (6 /14)Entropy(SStrong )
0.940 (8/14)0.811 (6 /14)1.00
0.048
法和经典方法相结合，引起统计界的广泛注意，这一方法很快就显示 出它的优点，成为很活跃的一个方向。 • 随着人工智能的发展，尤其是机器学习、数据挖掘等兴起，为贝叶斯 理论的发展和应用提供了更为广阔的空间。贝叶斯理论的内涵也比以 前有了很大的变化。20 世纪 80 年代贝叶斯网络用于专家系统的知识 表示，90 年代进一步研究可学习的贝叶斯网络，用于数据挖掘和机器 学习。近年来，贝叶斯学习理论方面的文章更是层出不穷，内容涵盖 了人工智能的大部分领域，包括因果推断、不确定性知识表达、模式 识别和聚类分析等。并且出现了专门研究贝叶斯理论的组织和学术刊 物ISBA。
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2.3性能度量——信息增益
• 属性的信息增益 –使用这个属性分割样例而导致的期望熵降低的数量
Gain ( S ,
A)
Entropy(S )
vValues( A)
| Sv |S
| |
Entropy( S v
)
• Values(A)是属性A所有可能值的集合
• Sv 是S中属性A的值为v的子集 ，即 Sv={sS|A(s)=v} • 当对S的一个任意成员的目标值编码时，Gain(S,A)
值是在知道属性A的值后可以节省的二进制位数
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例子
• 假设S是有关天气的训练样例集 [9+,5-] • 其中：
–wind=weak的样例是 [6+,2-] –wind=strong的样例[+3,-3] • 问题:计算属性wind的信息增益 –S的熵： E(S)= -(9/14)log(9/14) – (5/14)log(9/14)=0.940
–
Entropy(S) -plog2p-pΘlog2pΘ
其中p是在S中正例的比例，pΘ是在S中负例的比例。在有关熵的所有计
算中我们定义0log0为0。
例子
C1
0
C2
6
C1
1
C2
5
C1
3
C2
3
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Entropy = -(0/6)log(0/6)-(6/6)log(6/6)=0 Entropy = 1-(1/6)log(1/6)-(5/6)log(5/6)=0.650 Entropy = 1-(3/6)log(3/6)-(3/6)log(3/6)=1