深入了解机器学习决策树模型——C4.5算法

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今天是机器学习专题的第22篇文章，我们继续决策树的话题。

上一篇文章当中介绍了一种最简单构造决策树的方法——ID3算法，也就是每次选择一个特征进行拆分数据。这个特征有多少个取值那么就划分出多少个分叉，整个建树的过程非常简单。如果错过了上篇文章的同学可以从下方传送门去回顾一下：

如果你还不会决策树，那你一定要进来看看

既然我们已经有了ID3算法可以实现决策树，那么为什么还需要新的算法？显然一定是做出了一些优化或者是进行了一些改进，不然新算法显然是没有意义的。所以在我们学习新的算法之前，需要先搞明白，究竟做出了什么改进，为什么要做出这些改进。

一般来说，改进都是基于缺点和不足的，所以我们先来看看ID3算法的一些问题。

其中最大的问题很明显，就是它无法处理连续性的特征。不能处理的原因也很简单，因为ID3在每次在切分数据的时候，选择的不是一个特征的取值，而是一个具体的特征。这个特征下有多少种取值就会产生多少个分叉，如果使用连续性特征的话，比如说我们把西瓜的直径作为特征的话。那么理论上来说每个西瓜的直径都是不同的，这样的数据丢进ID3算法当中就会产生和样本数量相同的分叉，这显然是没有意义的。

其实还有一个问题，藏得会比较深一点，是关于信息增益的。我们用划分前后的信息熵的差作为信息增益，然后我们选择带来最大信息增益的划分。这里就有一个问题了，这会导致模型在选择的时候，倾向于选择分叉比较多的特征。极端情况下，就比如说是连续性特征好了，每个特征下都只有一个样本，那么这样算出来得到的信息熵就是0，这样得到的信息增益也就非常大。这是不合理的，因为分叉多的特征并不一定划分效果就好，整体来看并不一定是有利的。

针对这两个问题，提出了改进方案，也就是说C4.5算法。严格说起来它并不是独立的算法，只是ID3算法的改进版本。

下面我们依次来看看C4.5算法究竟怎么解决这两个问题。

信息增益比

首先，我们来看信息增益的问题。前面说了，如果我们单纯地用信息增益去筛选划分的特征，那么很容易陷入陷阱当中，选择了取值更多的特征。

针对这个问题，我们可以做一点调整，我们把信息增益改成信息增益比。所谓的信息增益比就是用信息增益除以我们这个划分本身的信息熵，从而得到一个比值。对于分叉很多的特征，它的自身的信息熵也会很大。因为分叉多，必然导致纯度很低。所以我们这样可以均衡一下特征分叉带来的偏差，从而让模型做出比较正确的选择。

我们来看下公式，真的非常简单：

$$Gain\_ratio=\frac{Gain(D,a)}{IV(a)}$$

这里的D就是我们的训练样本集，a是我们选择的特征，IV(a)就是这个特征分布的信息熵。

我们再来看下IV的公式：

$$IV(a)=-\sum _{v=1}^V{p}_v$$