机器学习实战笔记（四）：决策树（Python3 实现）

1 决策树的构造

1.1决策树的特点

优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征数据。
缺点：可能会产生过度匹配问题。
适用数据类型：数值型和标称型。

    在构造决策树时，我们需要解决的第一个问题就是，当前数据集上哪个特征在划分数据分类时起决定性作用。为了找到决定性的特征，划分出最好的结果，我们必须评估每个特征。完成测试之后，原始数据集就被划分为几个数据子集。这些数据子集会分布在第一个决策点的所有分支上。如果某个分支下的数据属于同一类型，则当前无需阅读的垃圾邮件已经正确地划分数据分类，无需进一步对数据集进行分割。如果数据子集内的数据不属于同一类型，则需要重复划分数据子集的过程。如何划分数据子集的算法和划分原始数据集的方法相同，直到所有具有相同类型的数据均在一个数据子集内。创建分支的伪代码函数createBranch()如下所示：

检测数据集中的每个子项是否属于同一分类：
If so return 类标签；
Else
寻找划分数据集的最好特征
划分数据集
创建分支节点
for 每个划分的子集
调用函数createBranch并增加返回结果到分支节点中
return 分支节点

1.2 决策树的一般流程
(1) 收集数据：可以使用任何方法。
(2) 准备数据：树构造算法只适用于标称型数据，因此数值型数据必须离散化。
(3) 分析数据：可以使用任何方法，构造树完成之后，我们应该检查图形是否符合预期。
(4) 训练算法：构造树的数据结构。
(5) 测试算法：使用经验树计算错误率。
(6) 使用算法：此步骤可以适用于任何监督学习算法，而使用决策树可以更好地理解数据的内在含义。

1.3 信息增益