前一篇文章说了决策树算法的一些基本内容,包括它的分类和如何构造决策树。这篇文章我们继续深入如何构造决策树
如何构造决策树
建树需要解决以下三个问题:
- 选择什么特征分裂
- 如何选择特征分裂的属性值(具体判断条件)
- 什么时候停止分裂
以下是损失函数关键的公式
熵:
entropy(D)=−∑i=1nPilog2Pientropy(D) = -\sum_{i=1}^n P_ilog_2 P_ientropy(D)=−i=1∑nPilog2Pi
条件熵(加特征分裂后的情况):
entropy(D,A)=∑i=1kDAiDlog2DAientropy(D,A) = \sum_{i=1}^k \frac {D_{A_i}}{D} log_2D_{A_i}entropy(D,A)=i=1∑kDDAilog2