随机森林 2（决策树）

news2024/11/22 15:53:18

通过随机森林 1 的介绍，相信大家对随机森林都有了一个初步的认知，知道了随机和森林分别指的是什么，以及决策树根据什么选择内部节点。本文将会从森林深入到树，去看一下决策树是如何构建的。网上很多文章都讲了决策树如何构建，但在我看来不够生动形象，不够深入，希望此文能够让你彻彻底底了解决策树以及公式的含义。

一、决策树的核心与逻辑

决策树的核心是确定节点用哪个特征当做判断条件，优先选择分类效果最强的特征当做节点的判断条件。构建决策树的逻辑也就清晰了，根节点选择分类效果最强的特征当做判断标准，后面的节点依次选择剩余特征中分类最强的特征当做判断标准，如果两个一样强，那就形成分支，最终构建成一棵树。

二、衡量特征分类效果强弱的指标

随进森林和决策树构建的逻辑我们已经非常清楚了，我们只要知道如何判断判断特征分类效果的强弱就可以一通百顺。这里我们会讲四个指标，分别是信息熵、信息增益、信息增益率和基尼指数。

2.1 信息熵

熵大家应该都听说过，熵是用来衡量混乱程度的指标，越有序，熵越小，也可以理解为纯度的指标，越纯，熵越小。

Ent(D)表示样本集合 D 的信息熵；表示 k 类样本所占的比例；所以信息熵就是计算每个类别的累加；

因为0<<1，所以越接近 1，也就是 k 的概率接近 1，越接近 0，熵越小；相反 k 的概率越小，熵越大。举个极端的例子：假如只有一个类别，那么这个类别的概率肯定是 1，非常纯，非常有序，熵也达到了最小值 0。

这里延伸一下为什么很多公式都带 log，本质是为了让差值小的两个数字经过 log 计算后，让差值更明显。在这里因为概率之间的差异非常小，可能差异在 0.1 甚至 0.01，计算以 2 为底的，0.01 和 0.02 的对数，结果分别时-6.644和-5.644，差异增加了 100 倍。

2.2 信息增益

我们知道了熵可以描述一个集合的纯度，那么如何利用熵来决定节点选择哪个特征划分呢？这里就引入了信息增益的概念，信息增益表示的是熵减少的程度。划分逻辑就是，划分后每个集合的熵乘以该集合占总集合的比例，然后求和与划分前熵相比较，减少的多说明划分效果好。

Gain(D,a)表示特征 a 对数据 D 进行划分所获得的信息增益，Ent(D) 表示划分前的信息熵，表示划分后的信息熵。v 表示的是特征a第 v 个取值， $D^{v}$ 表示样本 D 在v上的样本集合，就是样本 D 在 v 上的样本集合占 D 整个集合的权重。

举个例子，集合 A 为[1,1,1,2,2,2]，经过特征 X 划分为集合 B1[1,1,2,2] 和集合 B2[1,2]，经过特征 Y 划分为集合 C1[1,1,1] 和集合 C2[2,2,2]。

集合A 的熵 $0.5*{log_{2}0.5}^{}+0.5*{log_{2}0.5}^{}$ =-1；
集合B1和 B2 的熵一样 $0.5*{log_{2}0.5}^{}+0.5*{log_{2}0.5}^{}$ =-1，再乘以每个集合占总集合的比例 -1*(4/6) + -1*(2/6) = -1；
集合 C1 和 C2 的熵一样都是 0，乘以每个集合占总集合的比例依然是 0;
Gain(A,X)=0，Gain(A,Y)=-1;

由此可见，通过特征 X 划分，熵依然是-1，信息增益为 0，没有减小；通过特征 Y 的划分，熵从-1 变成 0，信息增益为 -1。很明显特征 Y 划分效果好，所以选择 Y 当做该节点划分特征。

每个节点都可以使用这个方法确定特征，从根节点不断向下延伸，这样就形成一个决策树，使用信息增益确认节点特征的代表算法时 ID3。

2.3 信息增益率

通过信息增益构建决策树有个致命的缺点，更喜欢用有大量取值的特征来分类，可能会陷入太过关注细节，无法看到大局的情况。举个例子：假设你正在构建一个决策树来帮助你预测明天是否会下雨。你有很多数据，包括每天的温度、湿度、风速等信息。其中一个特征是"云朵的形状"，因为每天的云朵都可能有微小的变化，每个云朵形状只对应一个结果，导致用云朵的形状分类信息增益最小，但实际上明天是否下雨和云朵形状关系很小，甚至没有关系，这就是典型的在训练数据上表现很好，但实际使用很差，鲁棒性很差。

针对上面这种情况，有人就提出了用信息增益率来代替信息增益。信息增益率多了一个衡量本身属性分散程度的指标作为分母。

$|D^{}|$ 表示数据集 D 的样本量， $|D^{v}|$ 表示数据集 D 在特征第v上的样本数量。

如果 $D^{v}$ 数量特别小，占整个数据集的比例就特别小，把负号给到 log，log 计算出来的值就越大，结合右边的 log 图来看， $D^{v}$ 占整个数据集的比例越小，斜率越大，log 增长速度远大于，所以整体来看，IV(a)越大。更通俗点的理解就是，特征 a 的可能取值数目越多，IV(a)越大，信息增益率越小。这样通过增加 IV(a)分母，很好的牵制了信息增益偏向取值更多的特征的问题。