一、如何建立决策树
1、Hunt算法
Hunt算法是许多决策树算法的基础，包括ID3、C4.5、CART。
Hunt算法步骤：
（1）如果Dt中所有数据都属于同一个类yt，则t是叶结点，用yt标记。
（2）如果Dt中包含属于多个类的数据，则选择一个属性，将数据划分为较小子集。创建子女结点，将数据按属性放入子女结点中，然后递归调用该算法。
但是该算法对于大多数情况太苛刻了，需要附加：
（1）没有可以选择的属性，则该结点为叶结点，类标号为父结点上较多数的类。
（2）如果与Dt相关的数据均为同一个属性，则不可以继续划分，类标号为多数类。
2、属性划分
（1）标称变量
标称变量，二元划分和多路划分。CART只产生二元划分，考虑k个属性的二元划分有2^（k-1）-1种方法。
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（2）有序变量
有序变量，也可以是二元划分和多路划分，但是不能违背有序性。
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3、属性划分标准
选择最佳划分的度量是根据划分后子女结点的不纯度度量。不纯度越低（纯度越高！），划分效果越好。
（1）不纯度度量：
=-\sum_{i=0}^{c-1}p(i|t)log_{2}p(i|t),Entropy(t)\in[0,1])
=1-\sum_{i=0}{c-1}[p(i|t)]{2},Gini(t)\in[0,0.5])
=1-max_{i}[p(i|t)],ClassificationError(t)\in[0,0.5])
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三个度量方法都是希望取值越小越好（越纯）。
（2）结点度量：
为了确定测试结点效果，我们比较父节点（划分前）、子女结点（划分后）的不纯度变化。
<strong>信息增益：</strong>
-\sum_{j=1}^{k}\frac{N(v_{j})}{N}I(v_{j}))
其中 I 为不纯度的度量，关于 N 的计算是划分后的个数加权。
I 为熵（Entropy）的时候，Delta 为信息增益。
<strong>信息增益率（Gain Ratio）：</strong>
log_{2}p(i)})
使用信息增益率，好处是把属性测试条件产生的输出数也考虑进去。说明如果某个属性产生了大量的划分，它的划分信息会很大，从而降低了增益率。
<strong><em>注：信息增益、信息增益率，我们希望越大越好，表示变化。</em></strong>
（3）连续变量的划分：
先对数据进行排序后，按照离散点的取值计算。
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Gini和熵趋向于有大量不同值的属性。
4、决策树算法
（1）决策树归纳算法：
TreeGrowth(E,F):
if stopping_cond(E,F)=true then
leaf = createNode()
leaf.label = Classify(E)
return leaf
else
root = createNode()
root.test_cond = find_best_split(E,F)
令V={v|v是root.test_cond集合}
for v in V do
Ev = {e|v条件下的数据集合}
child = TreeGrowth(Ev,F)
将child添加到树中去，将边(root->child)标记为v
return root
（2）决策树特点：
1、是一种非参数方法，不要求任何的先验假设。
2、找到最佳的决策树是NP完全问题。
3、相对容易解释。
4、对于噪声有相当好的鲁棒性。
5、冗余属性不会对决策树准确率造成影响。即为强相关性，一个用于划分，另一个则将被忽略。相反，不相关的属性，可能在构建树的过程中被偶然选中，导致决策树过于庞大。
6、数据碎片问题。当深度越深的时候，数据可能会太少，从而不能做出有统计意义的判断，当样本量小于某个阈值的时候，应该停止分裂。
7、子树可能在决策树中重复多次，显得复杂，难以解释。
（3）斜决策树（oblique decision tree）：
这里涉及到的决策树都是每次选取一个变量分子集划分，对某些数据集（连续属性有着复杂建模）缺乏划分能力。
斜决策树可以克服这个问题。
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测试条件为：
另一种方法是，构造归纳法（constructive induction），该方法创建复合属性，代表已有的属性的算术、逻辑组合。
构造归纳的花费较低，而斜决策树要动态的确定属性组合，但构造归纳会产生冗余属性。
5、模型过拟合
分类模型误差分为：训练误差（training error）、泛化误差（generalization error）。
一个好的模型需要有较低的泛化误差和训练误差。
奥卡姆剃刀（Occam's razor）：
给定两个具有相同泛化误差的模型，较简单的模型比较复杂的模型更可取。
悲观误差估计（pessimistic error estimate）：
=\frac{\sum_{i=1}^{k}[e(t_{i})+\Omega (t_{i})]}{\sum_{i=1}^{k}n(t_{i})}=\frac{e(T)+\Omega(T)}{N_{t}})
k是决策树的<strong>叶节点</strong>数目，e（T）为总训练误差，Nt为总训练样本数，Omega为罚项。
对二叉树来说，0.5的罚项意味着只要至少能够改善一个训练记录分类，结点就应当扩展，当1位罚项，意味着除非能够减少一个以上训练记录的误分类，否则结点不应当扩展。
先剪枝：
当达到某个条件，提前终止。例如：当观察到某个不纯度度量低于某个确定阈值时就停止扩展叶结点，但是，难点在于很难确定正确终止的阈值。
后剪枝：
初始按照最大规模生长，按照自底向上修剪决策树。修剪方式：
（1）子树替换（subtree replacement）用叶结点替代子树，叶结点的类标号为子树的多数类；
（2）子树提升（subtree raising）子树中最常使用的分支替代子树。后剪枝能产生更好的结果。
6、评估分类器性能
自助法（bootstrap）：
训练集是对于原数据集的有放回抽样，如果原始数据集N，可以证明，大小为N的自助样本大约包含原数据63.2%的记录。当N充分大的时候，1-（1-1/N）^(N) 概率逼近 1-e^(-1)=0.632。抽样 b 次，产生 b 个bootstrap样本，则，总准确率为（accs为包含所有样本计算的准确率）：
)
准确度的区间估计：
将分类问题看做二项分布，则有：
令 X 为模型正确分类，p 为准确率，X 服从均值 Np、方差 Np（1-p）的二项分布。acc=X/N为均值 p，方差 p（1-p）/N 的二项分布。acc 的置信区间：
/N}}\leqZ_{1-\frac{\alpha}{2}}\right)=1-\alpha)
})
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