决策树系列算法总结（ID3, C4.5, CART, Random Forest, GBDT）

拼搏现实的明天。 2022-06-08 13:51 183阅读 0赞

# 前言 #

线性系列的算法（比如logistic regression，SVM；当然，它们不完全是线性的）的逻辑一般是求每个特征对最终分类结果的贡献权重。但是，这种线性组合并不总是有意义的。在这种情况下，如果不想使用多层的神经网络做分类的话，用决策树系列的算法就是不错的选择。

注：这里不想使用神经网络的情况有很多，比如训练样本不多，不足以支撑神经网络那么多参数的时候（经验上，样本数应该至少是参数的10倍）。又或者，希望更快出结果的时候（神经网络无论是写代码，调参，训练都比较耗时）。

另，本文更多的是总结性质的，只写核心思想，试图对决策树系列算法给出一个overview，算法细节请参看相关引文。更适合对决策树算法有一定了解的人。。

# 决策树 #

决策树的训练算法主要有三种。不过它们的总体逻辑都是一样的，即自顶向下的构建决策树。在当前树的每个叶子节点做判断，看其是否需要继续向下生成子树。如果需要的话，选取某一个特征作为判断依据，向下分裂一层。如此直至没有任何叶子节点可以继续分裂。同时，为了防止过拟合，在用上述方法生成决策树后，会对决策树进行剪枝，即将某一个非叶子节点下面的子树全都砍掉，让当前非叶子节点称为叶子节点。

## ID3 ##

ID3算法是早期的决策树算法，1975年由J. Ross Quinlan提出。  
其主要思想是根据信息增益来进行节点分裂时的特征选择。即贪心的选取信息增益最大的特征来作为分裂依据。

## C4.5 ##

C4.5算法是ID3算法的改进版，主要改进的三点：  
1. 用信息增益率来进行feature选择，避免了ID3算法中倾向于选择取值较多的feature的问题  
2. 可以处理连续值的feature。主要做法是尝试各种连续feature的二分方式，取信息增益最大的切分方法  
3. 加入了对决策树进行剪枝的策略

另外，C4.5算法还有一个改进版的C5.0算法。不过C5.0是C4.5的商业化版本，细节并没公开。主要改进就是用了boosting，可以用更少的memory，更小的rule set，但是能获得更高的准确率。

## CART ##

CART（Classification and Regression Tree）算法跟ID3和C4.5的不同在于：  
1. 其建立的是二叉树。虽然算法流程跟上面两个算法差不多，不过其每次只对feature进行二分。对于连续的feature就是普通的二分，对于离散的，则是对离散feature的每个取按照是不是这个值来分。  
2. 其使用的判断样本的不纯度的方法不再是基于熵，而是基于Gini系数  
3. 其不仅可以用来做分类，还可以用来做回归（做回归时，衡量不纯度用的是最小二乘误差，如果想详细了解回归可以参考GBDT部分）

# 随机森林 #

其核心思想就是训练多棵决策树，来共同决策。

具体做法就是，对于有N个样本的数据，假设总共有M个feature。则：  
1. 首先，有放回的随机选取N个样本  
2. 随机选取m个feature  
3. 构建一颗决策树，返回第一步，循环

其中决策树的个数是需要认为给定的hyperparameter

# GBDT #

GBDT全称Gradient Boosting Decision Tree，又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)。跟前面几种算法有本质区别：  
1. 其本质是回归决策树（regression decision tree），更适合做回归，当然也可以做二分类，设定一个阈值即可。  
2. 虽然其也是训练多个决策树来生成最后的结果。不过其并不是通过这些树的投票或者平均数来生成最终的结果，而是通过这些树输出的累加（具体看下面的引文）。核心思想是每个决策树只学习真理的一小部分