一步一步学习 CART 算法

作者：chen_h
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只有当人们可以清楚地阅读和理解其决策时，算法才是透明的。 尽管深度学习是当今机器学习的超级明星，但它是一种不透明的算法，我们不知道决策的原因。 在此，决策树算法仍然保持其受欢迎程度，因为它们可以产生透明的决策。 ID3使用信息增益，而C4.5使用增益比进行分割。 这里，CART是一种替代决策树构建算法。 它可以处理分类和回归任务。 此算法使用名为gini index的新度量标准为分类任务创建决策点。 我们将从头开始逐步提及CART决策树示例。

我们将在ID3中处理相同的数据集。 根据 Outlook，Temperature，humidity 和 wind 因子，有14个高尔夫球场决定。

Day	Outlook	Temp.	Humidity	Wind	Decision
1	Sunny	Hot	High	Weak	No
2	Sunny	Hot	High	Strong	No
3	Overcast	Hot	High	Weak	Yes
4	Rain	Mild	High	Weak	Yes
5	Rain	Cool	Normal	Weak	Yes
6	Rain	Cool	Normal	Strong	No
7	Overcast	Cool	Normal	Strong	Yes
8	Sunny	Mild	High	Weak	No
9	Sunny	Cool	Normal	Weak	Yes
10	Rain	Mild	Normal	Weak	Yes
11	Sunny	Mild	Normal	Strong	Yes
12	Overcast	Mild	High	Strong	Yes
13	Overcast	Hot	Normal	Weak	Yes
14	Rain	Mild	High	Strong	No

基尼指数

基尼指数 (gini index) 是 CART 中分类任务的度量标准。它存储每个类别的平方概率的总和，我们可以得到如下：

$Gini=1–\Sigma (Pi{)}^{2}fori=1tonumberofclasses$

Outlook 因子

Outlook 是一个标签因子。它可以是 sunny，overcast 或者 rain。我们来总结一下 Outlook 的特征属性和决策。

Outlook	Yes	No	Number of instances
Sunny	2	3	5
Overcast	4	0	4
Rain	3	2	5

$Gini(Outlook=Sunny)=1–(2/5{)}^2–(3/5{)}^2=1–0.16–0.36=0.48$

$Gini(Outlook=Overcast)=1–(4/4{)}^2–(0/4{)}^2=0$

$Gini(Outlook=Rain)=1–(3/5{)}^2–(2/5{)}^2=1–0.36–0.16=0.48$

然后，我们将计算 Outlook 特征的基尼指数的加权和。

$Gini(Outlook)=(5/14)x0.48+(4/14)x0+(5/14)x0.48=0.171+0+0.171=0.342$

Temperature 因子

同样，Temperature 也是一个标签因子，它可能有3个不同的值：cool，hot 和 mild。让我们总结 Temperature 特征的决策。

Temperature	Yes	No	Number of instances
Hot	2	2	4
Cool	3	1	4
Mild	4	2	6

$Gini(Temp=Hot)=1–(2/4{)}^2–(2/4{)}^2=0.5$

$Gini(Temp=Cool)=1–(3/4{)}^2–(1/4{)}^2=1–0.5625–0.0625=0.375$

$Gini(Temp=Mild)=1–(4/6{)}^2–(2/6{)}^2=1–0.444–0.111=0.445$

我们将计算 Temperature 特征的基尼指数的加权和。

$Gini(Temp)=(4/14)x0.5+(4/14)x0.375+(6/14)x0.445=0.142+0.107+0.190=0.439$

Humidity 因子

humidity 因子是二元特征，它可以是 high 或者 normal。

Humidity	Yes	No	Number of instances
High	3	4	7
Normal	6	1	7

$Gini(Humidity=High)=1–(3/7{)}^2–(4/7{)}^2=1–0.183–0.326=0.489$

$Gini(Humidity=Normal)=1–(6/7{)}^2–(1/7{)}^2=1–0.734–0.02=0.244$

我们将计算 Humidity 特征的基尼指数的加权和。

$Gini(Humidity)=(7/14)\ast 0.489+(7/14)\ast 0.244=0.367$

wind 因子

wind 也是一个二元标签，它可以是 weak 或者 strong。

Wind	Yes	No	Number of instances
Weak	6	2	8
Strong	3	3	6

$Gini(Wind=Weak)=1–(6/8{)}^2–(2/8{)}^2=1–0.5625–0.062=0.375$

$Gini(Wind=Strong)=1–(3/6{)}^2–(3/6{)}^2=1–0.25–0.25=0.5$

$Gini(Wind)=(8/14)\ast 0.375+(6/14)\ast 0.5=0.428$

决策树构建

我们计算每个特征的基尼指数的值，根节点是 Outlook ，因为基尼指数最低。

Feature	Gini index
Outlook	0.342
Temperature	0.439
Humidity	0.367
Wind	0.428

我们可以得到决策树为：

你可能从图中也注意到了，如果是 overcast ，那么决策肯定是 yes，也就是说 overcast 叶子节点已经结束分裂了。

我们将在以下步骤中将上面相同的原则应用于这些子数据集。

我们来集中注意力来看看 Outlook = sunny 的情况，我们需要分别计算 Temperature，humidity 和 wind 因子的基尼指数得分。

Day	Outlook	Temp.	Humidity	Wind	Decision
1	Sunny	Hot	High	Weak	No
2	Sunny	Hot	High	Strong	No
8	Sunny	Mild	High	Weak	No
9	Sunny	Cool	Normal	Weak	Yes
11	Sunny	Mild	Normal	Strong	Yes

Outlook=sunny时，Temp 的基尼指数

Temperature	Yes	No	Number of instances
Hot	0	2	2
Cool	1	0	1
Mild	1	1	2

$Gini(Outlook=SunnyandTemp.=Hot)=1–(0/2{)}^2–(2/2{)}^2=0$

$Gini(Outlook=SunnyandTemp.=Cool)=1–(1/1{)}^2–(0/1{)}^2=0$

$Gini(Outlook=SunnyandTemp.=Mild)=1–(1/2{)}^2–(1/2{)}^2=1–0.25–0.25=0.5$

$Gini(Outlook=SunnyandTemp.)=(2/5)\ast 0+(1/5)\ast 0+(2/5)\ast 0.5=0.2$

outlook=sunny 时，humidity 的基尼指数

Humidity	Yes	No	Number of instances
High	0	3	3
Normal	2	0	2

$Gini(Outlook=SunnyandHumidity=High)=1–(0/3{)}^2–(3/3{)}^2=0$

$Gini(Outlook=SunnyandHumidity=Normal)=1–(2/2{)}^2–(0/2{)}^2=0$

$Gini(Outlook=SunnyandHumidity)=(3/5)\ast 0+(2/5)\ast 0=0$

outlook = sunny 时，wind 的基尼指数

Wind	Yes	No	Number of instances
Weak	1	2	3
Strong	1	1	2

$Gini(Outlook=SunnyandWind=Weak)=1–(1/3{)}^2–(2/3{)}^2=0.266$

$Gini(Outlook=SunnyandWind=Strong)=1-(1/2{)}^2–(1/2{)}^2=0.2$

$Gini(Outlook=SunnyandWind)=(3/5)\ast 0.266+(2/5)\ast 0.2=0.466$

确定 outlook=sunny 时的分支

我们在上面计算了 outlook = sunny 时的各个特征的基尼指数，发现 humidity 的基尼指数是最低的，所以选择 humidity 作为节点。

Feature	Gini index
Temperature	0.2
Humidity	0
Wind	0.466

我们将 humidity 作为一个节点。

如图所示，对于 humidity = high 的情况，决策永远是 no。另一方面，对于 humidity=normal 的情况，决策永远是 yes，所以这个分支就结束了。

接下来，我们来看看 outlook=rain 的情况。

outlook=rain

Day	Outlook	Temp.	Humidity	Wind	Decision
4	Rain	Mild	High	Weak	Yes
5	Rain	Cool	Normal	Weak	Yes
6	Rain	Cool	Normal	Strong	No
10	Rain	Mild	Normal	Weak	Yes
14	Rain	Mild	High	Strong	No

当 outlook=rain 时，我们来计算 Temp， Humidity 和 wind 的基尼指数得分。

outlook=rain 时，temprature 的基尼指数

Temperature	Yes	No	Number of instances
Cool	1	1	2
Mild	2	1	3

$Gini(Outlook=RainandTemp.=Cool)=1–(1/2{)}^2–(1/2{)}^2=0.5$

$Gini(Outlook=RainandTemp.=Mild)=1–(2/3{)}^2–(1/3{)}^2=0.444$

$Gini(Outlook=RainandTemp.)=(2/5)\ast 0.5+(3/5)\ast 0.444=0.466$

outlook=rain 时，humidity 的基尼指数

Humidity	Yes	No	Number of instances
High	1	1	2
Normal	2	1	3

$Gini(Outlook=RainandHumidity=High)=1–(1/2{)}^2–(1/2{)}^2=0.5$

$Gini(Outlook=RainandHumidity=Normal)=1–(2/3{)}^2–(1/3{)}^2=0.444$

$Gini(Outlook=RainandHumidity)=(2/5)\ast 0.5+(3/5)\ast 0.444=0.466$

outlook=rain 时，wind 的基尼指数

Wind	Yes	No	Number of instances
Weak	3	0	3
Strong	0	2	2

$Gini(Outlook=RainandWind=Weak)=1–(3/3{)}^2–(0/3{)}^2=0$

$Gini(Outlook=RainandWind=Strong)=1–(0/2{)}^2–(2/2{)}^2=0$

$Gini(Outlook=RainandWind)=(3/5)\ast 0+(2/5)\ast 0=0$

outlook=rain 时的决策过程

当 outlook=rain 时，我们发现 wind 特征的基尼指数是最小的，所以我们选择它作为我们的分节点。

Feature	Gini index
Temperature	0.466
Humidity	0.466
Wind	0

接下里，我们可以重新画我们的树结构了。

如图所示，当 wind=weak 时，决策一直是 yes。当 wind=strong 时，决策一直是 no。这就意味着决策到此结束了。

因此，决策树的构建已经结束了。我们手工制作了这颗决策树。顺便说一下，你可能会发现这个跟我们在 ID3 例子中创建了完全相同的树。这并不意味着 ID3 和 CART 算法始终生成的树是相同的。我们从这三篇教程中发现，CART 比 ID3 和 C4.5 都简单，不是吗？？？