机器学习决策树详解

一、什么是决策树

决策树属于一类非常重要的无监督机器学习算法，它被广泛用于数据挖掘和机器学习领域。决策树是一种树形结构，选择某个属性作为根节点，其他属性作为子节点。通过递归生成树形结构进行决策和分类等任务。

下面介绍决策树的构建过程：

//数据初始化
start data_init():
    data_set = init_data() // 初始化数据集
    column_set = get_columns(data_set) // 获取特征列表
    return data_set, column_set

//获取最优特征
start get_best_feature(data_set):
    base_entropy = calculate_entropy(data_set) // 计算数据集的原始信息熵
    best_info_gain = 0.0 
    best_feature = -1 
    for feature in range(0, len(data_set[0])-1):
        sub_data_sets = split_data_set(data_set, feature) // 按特征划分数据集
        new_entropy = 0.0
        for sub_data_set in sub_data_sets:
            prob = len(sub_data_set)/float(len(data_set))
            new_entropy += prob * calculate_entropy(sub_data_set) // 计算按该特征划分后的条件熵
        info_gain = base_entropy - new_entropy // 计算信息增益
        if (info_gain > best_info_gain): // 找到最大信息增益时更新
            best_info_gain = info_gain 
            best_feature = feature 
    return best_feature

二、决策树算法应用场景

决策树可以应用于很多领域，例如医疗领域的患病预测，金融领域的风险评估等。下面详细介绍决策树在金融领域的应用：

假设要对一个借款人进行评估，预测其能否按时还款。首先，需要确定哪些因素影响还款能力。例如借款人的收入、工作年限、征信记录等。接着，将这些因素作为属性，创建一个包含多个属性的数据集。然后，通过决策树算法，根据数据集构建决策树模型。最后，利用患者的各项信息，将其输入该模型，预测其还款能力。

//代码示例
def createDecisionTree(dataSet, labels):
    classList = [example[-1] for example in dataSet]

    if classList.count(classList[0]) == len(classList):
        return classList[0]

    if len(dataSet[0]) == 1:
        return majorityCnt(classList)

    bestFeat = chooseBestFeatureToSplit(dataSet)
    bestFeatLabel = labels[bestFeat]
    myTree = {bestFeatLabel: {}}
    del(labels[bestFeat])

    featValues = [example[bestFeat] for example in dataSet]
    uniqueVals = set(featValues)

    for value in uniqueVals:
        subLabels = labels[:]
        myTree[bestFeatLabel][value] = createDecisionTree(splitDataSet(dataSet, bestFeat, value), subLabels)

    return myTree

三、决策树算法的优缺点

决策树算法在解决一些分类问题时具有许多优点，比如易于理解、计算成本低等。但是也存在一些不足之处：

1.决策树算法容易过拟合

当决策树算法分支过多时，会产生过度拟合。过度拟合的树会充分利用训练数据，导致树的复杂度过高，而无法很好地处理测试数据。

2.对连续性特征处理困难

决策树算法不能处理连续性特征类型的数据，这会导致其在特征分割时表现出比较弱的效果。

3.决策树算法不稳定

决策树算法对数据的变化比较敏感，小幅度的变化就会导致树形结构的改变。

四、总结

在这篇文章中，我们详细介绍了决策树算法，包括其构建过程、应用场景、优缺点等，并通过代码示例来帮助读者更好地理解算法。尽管决策树算法存在一些不足，但在解决某些特定分类问题时，仍然可以通过一定的技巧来获得很好的效果。