机器学习-决策树之ID3算法

概述

决策树(Decision Tree)是一种非参数的有监督学习方法,它是一种树形结构,所以叫决策树。它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则,并用树状图的结构来呈现这些规则,以解决分类和回归问题。决策树算法容易理解,适用各种数据,在解决各种问题时都有良好表现,尤其是以树模型为核心的各种集成算法,在各个行业和领域都有广泛的应用。

决策树的核心有三种算法:
ID3:ID3 是最早提出的决策树算法,他就是利用信息增益来选择特征的。
C4.5:他是 ID3 的改进版,他不是直接使用信息增益,而是引入“信息增益比”指标作为特征的选择依据。
CART:这种算法即可以用于分类,也可以用于回归问题。CART 算法使用了基尼系数取代了信息熵模型。
ID3算法是本教程的重点要讲的内容,其余两种算法将会后续推出。

数据集

下面举个例子,会使用ID3算法帮助我们判断今天的天气适不适合出去打球。
进行判断之前,需要历史天气数据和打球活动数据,以下为历史数据集S。

天数 天气 气温 湿度 风力 是否打球
D1 晴朗 湿
D2 晴朗 湿
D3 大雨 湿
D4 小雨 中等 湿
D5 小雨 凉爽 正常
D6 小雨 凉爽 正常
D7 大雨 凉爽 正常
D8 晴朗 中等 湿
D9 晴朗 凉爽 正常
D10 小雨 中等 正常
D11 晴朗 中等 正常
D12 大雨 中等 湿
D13 大雨 正常
D14 小雨 中等 湿

天气的各个属性如上图所示,它们所有可能的值如下所示:

  • 天气:晴朗、小雨、大雨
  • 气温:热、中等、凉爽
  • 湿度:正常、湿
  • 风力:弱、强

同时,S中有14天的历史天气和活动数据,其中,打球的有9天,不打球的5天,因此数据集S的熵可以计算为:

\[Entropy(S)=-[\frac{9}{14}\times\log_{2}{\frac{9}{14}}]-[\frac{5}{14}\times\log_{2}{\frac{5}{14}}]=0.94 \]

现在我们开始计算每一列的信息增益。

计算信息增益

对于天气列,有晴朗小雨大雨三种情况,根据三种情况划分对应的数据子集。
当天气为晴朗时,涉及到的数据如下:

天数 天气 气温 湿度 风力 是否打球
D1 晴朗 湿
D2 晴朗 湿
D8 晴朗 中等 湿
D9 晴朗 凉爽 正常
D11 晴朗 中等 正常

此时有5天的数据,出去打球的有2天,不打球的有3天,因此熵值为:

\[Entropy(S_{晴朗})=-[\frac{2}{5}\times\log_{2}{\frac{2}{5}}]-[\frac{3}{5}\times\log_{2}{\frac{3}{5}}]=0.971 \]

当天气为小雨时,涉及到的数据如下:

天数 天气 气温 湿度 风力 是否打球
D4 小雨 中等 湿
D5 小雨 凉爽 正常
D6 小雨 凉爽 正常
D10 小雨 中等 正常
D14 小雨 中等 湿

此时有5天的数据,出去打球的有3天,不打球的有2天,因此熵值为:

\[Entropy(S_{小雨})=-[\frac{3}{5}\times\log_{2}{\frac{3}{5}}]-[\frac{2}{5}\times\log_{2}{\frac{2}{5}}]=0.971 \]

当天气为大雨时间,涉及到的数据如下:

天数 天气 气温 湿度 风力 是否打球
D3 大雨 湿
D7 大雨 凉爽 正常
D12 大雨 中等 湿
D13 大雨 正常

此时有4天的数据,出去打球的有4天,不打球的有0天,因此熵值为:

\[Entropy(S_{大雨})=-[\frac{4}{4}\times\log_{2}{\frac{4}{4}}]-[\frac{0}{4}\times\log_{2}{\frac{0}{4}}]=0 \]

熵值为0,所有数据(标签)都处在同一类,决策树在该分支上停止生长。

由此可以计算天气这一列的信息熵:

\[\begin{aligned} Entropy(S_{天气})&=\frac{5}{14}\times Entropy(S_{晴朗})+\frac{5}{14}\times Entropy(S_{小雨})+\frac{4}{14}\times Entropy(S_{大雨})\\ &=\frac{5}{14}\times 0.971+\frac{5}{14}\times 0.971+0\\ &=0.69 \end{aligned} \]

其信息增益为:

\[\begin{aligned} Gain(S,天气)&=Entropy(S)-Entropy(S_{天气})\\ &=0.94-0.69\\ &=0.25 \end{aligned} \]

由此可得:

\[Gain(S,气温)=Entropy(S_{天气})-Entropy(S_{气温})=0.03\\ Gain(S,湿度)=Entropy(S_{天气})-Entropy(S_{湿度})=0.15\\ Gain(S,风力)=Entropy(S_{天气})-Entropy(S_{风力})=0.05 \]

信息增益最高的是天气列,由于当前没有根节点,因此选择该列为根节点。

机器学习-决策树之ID3算法

由上图可以看出,需要进一步划分的为晴天小雨时的情况,因此要分别计算当天气=晴天以及天气=小雨时其他列的信息增益。
天气=晴朗时的数据子集如下:

天数 天气 气温 湿度 风力 是否打球
D1 晴朗 湿
D2 晴朗 湿
D8 晴朗 中等 湿
D9 晴朗 凉爽 正常
D11 晴朗 中等 正常

把它当做一个完整的数据集S,根据上一步的计算其信息熵为0.971
分别计算气温湿度风力的信息增益,首先计算气温,气温有三种可能出现的情况,即凉爽中等
气温=凉爽时:

天数 天气 气温 湿度 风力 是否打球
D9 晴朗 凉爽 正常

此时有1天的数据,出去打球的有1天,不打球的有0天,因此熵值为:

\[Entropy(S_{凉爽}|天气=晴朗)=-[\frac{1}{1}\times\log_{2}{\frac{1}{1}}]-[\frac{0}{1}\times\log_{2}{\frac{0}{1}}]=0 \]

气温=中等时:

天数 天气 气温 湿度 风力 是否打球
D8 晴朗 中等 湿
D11 晴朗 中等 正常

此时有2天的数据,出去打球的有1天,不打球的有1天,因此熵值为:

\[Entropy(S_{中等}|天气=晴朗)=-[\frac{1}{2}\times\log_{2}{\frac{1}{2}}]-[\frac{1}{2}\times\log_{2}{\frac{1}{2}}]=1.0 \]

气温=热时:

天数 天气 气温 湿度 风力 是否打球
D1 晴朗 湿
D2 晴朗 湿

此时有2天的数据,出去打球的有0天,不打球的有2天,因此熵值为:

\[Entropy(S_{热}|天气=晴朗)=-[\frac{0}{2}\times\log_{2}{\frac{0}{2}}]-[\frac{2}{2}\times\log_{2}{\frac{2}{2}}]=0 \]

因此天气=晴朗时,气温列的信息增益为:

\[\begin{aligned} Gain(S_{晴朗},气温)&=Entropy(S_{晴朗})-Entropy(S_{气温}|天气=晴朗)\\ &=Entropy(S_{晴朗})-\frac{1}{5}Entropy(S_{凉爽}|天气=晴朗)-\frac{2}{5}Entropy(S_{中等}|天气=晴朗)-\frac{2}{5}Entropy(S_{热}|天气=晴朗)\\ &=0.971-\frac{1}{5}\times 0-\frac{2}{5}\times 1-\frac{2}{5}\times 0\\ &=0.571 \end{aligned} \]

同理:

\[Gain(S_{晴朗},湿度)=Entropy(S_{晴朗})-Entropy(S_{湿度}|天气=晴朗)=0.970\\ Gain(S_{晴朗},风力)=Entropy(S_{晴朗})-Entropy(S_{风力}|天气=晴朗)=0.019 \]

所以,当天气=晴朗时,湿度的信息增益最大,本次决策树生长选择湿度为新的节点。

机器学习-决策树之ID3算法

湿度=正常时:

天数 天气 气温 湿度 风力 是否打球
D9 晴朗 凉爽 正常
D11 晴朗 中等 正常

此时有2条数据,其中打球的有2条,不打球的有0条,因此信息熵为0
湿度=湿时:

天数 天气 气温 湿度 风力 是否打球
D8 晴朗 中等 湿
D1 晴朗 湿
D2 晴朗 湿

此时有3条数据,其中打球的有0条,不打球的有3条,因此信息熵为0
显然可得,当湿度不同时,明显分成两类,因此新的决策树如下:

机器学习-决策树之ID3算法

由上可以看出,当天气=小雨时不能正确分类,因此当天气为小雨时的数据子集为:

天数 天气 气温 湿度 风力 是否打球
D4 小雨 中等 湿
D5 小雨 凉爽 正常
D6 小雨 凉爽 正常
D10 小雨 中等 正常
D14 小雨 中等 湿

此时有5天的数据,出去打球的有3天,不打球的有2天,熵值为0.971。
先看气温,此时有两种情况:中等凉爽,分别划分两种情况各自对应的数据集。
气温=中等时,有3次记录,2次打球,1次不打球,因此中等气温时的熵值为:

\[\begin{aligned} Entropy(S_{中等}|天气=小雨)&=-[\frac{2}{3}\times\log_{2}{\frac{2}{3}}]-[\frac{1}{3}\times\log_{2}{\frac{1}{3}}]=0.918 \end{aligned} \]

气温=凉爽时,有2次记录,1次打球,1次不打球,因此凉爽气温时的熵值为:

\[\begin{aligned} Entropy(S_{凉爽}|天气=小雨)&=-[\frac{1}{2}\times\log_{2}{\frac{1}{2}}]-[\frac{1}{2}\times\log_{2}{\frac{1}{2}}]=1.0 \end{aligned} \]

因此气温的信息增益为:

\[\begin{aligned} Gain(S_{小雨},气温)&=Entropy(S_{小雨})-Entropy(S_{气温}|天气=小雨)\\ &=Entropy(S_{小雨})-\frac{3}{5}Entropy(S_{中等}|天气=小雨)-\frac{2}{5}Entropy(S_{凉爽}|天气=小雨)\\ &=0.971-\frac{3}{5}\times 0.918-\frac{2}{5}\times 1.0\\ &=0.02 \end{aligned} \]

同理:

\[\begin{aligned} Gain(S_{小雨},湿度)&=Entropy(S_{小雨})-Entropy(S_{湿度}|天气=小雨)\\ &=Entropy(S_{小雨})-\frac{2}{5}Entropy(S_{湿}|天气=小雨)-\frac{3}{5}Entropy(S_{正常}|天气=小雨)\\ &=0.02\\ Gain(S_{小雨},风力)&=Entropy(S_{小雨})-Entropy(S_{风力}|天气=小雨)\\ &=Entropy(S_{小雨})-\frac{2}{5}Entropy(S_{强}|天气=小雨)-\frac{3}{5}Entropy(S_{弱}|天气=小雨)\\ &=0.971 \end{aligned} \]

因此,当天气=小雨时,信息增益最大的为风力,选择该列生长:

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风力=强的时候:

天数 天气 气温 湿度 风力 是否打球
D6 小雨 凉爽 正常
D14 小雨 中等 湿

标签结果一致,信息熵为0。
风力=弱的时候:

天数 天气 气温 湿度 风力 是否打球
D4 小雨 中等 湿
D5 小雨 凉爽 正常
D10 小雨 中等 正常

标签结果一致,信息熵为0。
机器学习-决策树之ID3算法

[1] Quinlan J R . Induction of Decision Trees[J]. Machine Learning, 1986, 1(1):81-106.
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[3] Xiaohu W , Lele W , Nianfeng L . An Application of Decision Tree Based on ID3[J]. Physics Procedia, 2012, 25:1017-1021.
[4] Sefik Ilkin Serengil.A Step by Step ID3 Decision Tree Example[EB/OL].https://sefiks.com/2017/11/20/a-step-by-step-id3-decision-tree-example/,2017.
[5] Yaser Sakkaf.Decision Trees: ID3 Algorithm Explained[EB/OL].https://towardsdatascience.com/decision-trees-for-classification-id3-algorithm-explained-89df76e72df1,2020.

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