机器学习之决策树

决策树

【关键词】树，熵，信息增益

决策树的优缺点

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。既能用于分类，也能用于回归

缺点：可能会产生过度匹配问题。

一、决策树的原理

我们经常使用决策树处理分类问题。近来的调查表明决策树也是最经常使用的数据挖掘算法。它之所以如此流行，一个很重要的原因就是使用者基本上不用了解机器学习算法，也不用深究它是如何工作的。

决策树分类的思想类似于找对象。现想象一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友，于是有了下面的对话：

  女儿：多大年纪了？

  母亲：26。

  女儿：长的帅不帅？

  母亲：挺帅的。

  女儿：收入高不？

  母亲：不算很高，中等情况。

  女儿：是公务员不？

  母亲：是，在税务局上班呢。

  女儿：那好，我去见见。

这个女孩的决策过程就是典型的分类树决策。相当于通过年龄、长相、收入和是否公务员对将男人分为两个类别：见和不见。假设这个女孩对男人的要求是：30岁以下、长相中等以上并且是高收入者或中等以上收入的公务员，那么这个可以用下图表示女孩的决策逻辑:

上图完整表达了这个女孩决定是否见