本章所涉及编程练习采用Python-sklearn的方式，环境搭建可参考 数据挖掘入门：Python开发环境搭建（eclipse-pydev模式）.
查看相关答案和源代码，欢迎访问我的Github：PY131/Machine-Learning_ZhouZhihua.
本章概要
本章讲述决策树（decision tree），相关内容包括：
- 决策树生成（construction）
子决策（sub-decision）、递归生成算法（basic algorithm）、最优划分属性、纯度（purity）、信息熵（information entropy）、信息增益（information gain）、ID3 、增益率（gain ratio）、C4.5 、基尼指数（gini index）、CART；
- 剪枝（pruning）
过拟合、泛化能力、预剪枝（prepruning）（自上而下）、决策树桩（decision stump）、欠拟合、后剪枝（postpruning）（自下而上）、完全树。
- 连续属性、缺失值（continuous variables, missing values）
连续属性离散化、二分法（bi-partition）、值缺失时属性划分、缺值样本划分、权重、加权信息增益；
- 多变量决策树（multivariate decision tree）
斜划分、斜决策树（oblique decision tree）、非叶节点-线性分类器；
此外还提及了C4.5Rule、OC1、感知机树等拓展方法，以及增量学习算法ID4、ID5R、ITI等；
决策树的优劣总结
根据sklearn官网 - 1.10.Decision Trees总结如下：
-
优势（Advantages）：
- 易理解，解释性好，易可视化；
- 数据预处理少；
- 复杂度O(logN)；
- 支持标称变量+连续变量；
- 支持多输出；
- 白盒模型，布尔逻辑；
- 模型好坏易验证；
- 容忍先验知识错；
-
劣势（Disadvantages）：
- 决策树生成易太大、过拟合；（需要剪枝、设置树最大深度等后续操作。）
- 模型生成不稳定，易受小错误样本影响；
- 学习最优模型是N-P难题，贪心搜索易陷入局部最优；（可采用随机初始化生成多个模型。）
- 不支持非线性逻辑，如XOR；
- 数据不平衡时生成的树形差；
课后练习
4.1 冲突数据影响决策树
考虑决策树的生成（书p74图4.2），算法生成叶节点，并递归返回条件有：
- 当前节点的所有样本属于同一类，叶节点类标签 -> 当前类；
- 当前节点的所有样本在属性上取值相同，叶节点类标签 -> 样本中最多类；
由此可见，若两训练数据样本特征向量相同，那么它们会到达决策树的同一叶节点（只代表某一类），若二者数据标签不同（冲突数据），则会出现训练误差，决策树与训练集不一致。
如果没有冲突数据，到达某节点的样本会出现以下两种情况：
- 样本间特征向量相同且属于同一类，满足递归结束条件，该节点为叶节点，类标签正确（无训练误差）；
- 样本间特征向量不同时，递归结束条件不满足，数据会根据属性继续划分，直到上一条情况出现。
综上得证，当数据集不含冲突数据时，必存在与训练集一致（训练误差为0）的决策树。
4.2 决策树划分选择准则
由于训练集和真实集往往存在差异，若采用训练误差作为度量，模型常会出现过拟合，导致泛化能力差。
4.3 编程实现ID3算法
即ID3算法，这里我们基于Python独立编程实现。详细过程见：
周志华《机器学习》课后习题解答系列（五）：Ch4.3 - 编程实现ID3算法
4.4 编程实现CART算法与剪枝操作
即CART算法，这里我们基于Python独立编程实现。详细过程见：
周志华《机器学习》课后习题解答系列（五）：Ch4.4 - 编程实现CART算法与剪枝操作
4.5 基于对率回归进行划分选择
这里提一下我的思路：
参考书p90-91的多变量决策树模型，这里我们将每个非叶节点作为一个对率回归分类器，输出为”是”、”否”两类，形成形如二叉树的决策树。
4.6 各种决策树算法的比较
简要的分析一下：
- ID3算法基于信息熵增益，CART算法则采用了基尼系数。两种划分属性选择均是基于数据纯度的角度，方法差距应该不大（CART可能要好一点）。而对率回归进行划分选择，以斜划分的方式，实现了多变量参与划分，其模型决策边界更光滑。
- 相比于决策树的生成算法，剪枝操作更影响模型性能。
4.7 非递归决策树生成算法 - DFS
下面主要是本题的一种视角：
首先做一些分析：
- 从数据结构算法的角度来看，生成一棵树常用递归和迭代两种模式。
- 采用递归时，由于在递归时要存储程序入口出口指针和大量临时变量等，会涉及到不断的压栈与出栈，当递归层次加深，压栈多于出栈，内存消耗扩大。
- 这里要采用队列数据结构来生成决策树，虽然避免了递归操作产生的内存消耗，但需要更大的额外存储空间。
- 用MaxDepth来控制树的深度，即深度优先（Depth Fisrt）的形式，一般来说，使用递归实现相对容易，当然也可以用非递归来实现。
下面设计出基于队列+深度控制的决策树非递归生成算法：
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输入: 训练集 D = {(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)}.
属性集 A = {a1, a2,...,ad}.
过程: 函数 TreeGenerate(D,A):
1. 生成根节点 root;
2. 初始化深度 depth = 0;
3. 生成栈 stack （为保存顶节点root及其对应的数据D和深度depth）;
4.
5. while D != Φ OR stack不为空:
6. if D != Φ, then
7. if D中样本全属于同一类别C, then
8. root标记为C类叶节点, D = Φ, continue;
9. end if
10. if depth == MaxDepth OR D中样本在属性A上取值相同, then
11. root标记为D取值中最多类的叶节点, D = Φ, continue;
12. end if
13. 从A中选择最优划分属性a*, 令Dv表示D中在a*上取值为a*v的样本子集;
14. 生成子节点 child, 为root建立分支指向child;
15. 将[root, D\{Dv}, A, depth]压入栈stack;
16. 令 root = child, D = Dv, A = A\{a*}, depth = depth+1;
17. else
18. 从stack中弹出[root, D, A, depth];
19. end if
输出: 树的根节点root.(即以root为根节点的树)
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实际上，这里的算法实用的是栈而非完全意义上的队列。
个人认为，从数据结构的角度来看，栈和队列的最大区别在于FILO和FIFO，即存取元素时索引的区别，并不存在太大的存储实现区别。进一步说明，对于很多程序环境，如C++,Java等，均可以基于队列（Queue）构造栈（Stack）结构，由此构建的栈数据结构和队列底数据结构层实现相同。
题干中所说的栈“溢出”，主要应该是指递归时程序信息压栈所导致，相比于非递归的算法，其压栈数据量大得多。
故而此处的算法实现直接采用栈实现。
关于本题的另一种视角是：
对于深度优先搜索，采用队列存储每层当前节点的兄弟节点与父节点，这样队列的消耗相较于上面的一种方法要大一些（如当前节点的兄弟节点，父节点及其兄弟节点，祖父节点及其兄弟节点…）。
4.8 非递归决策树生成算法 - BFS
本题实际上是BFS与DFS的比较：
- 对于深度优先搜索，每深入一层需要存储上一层节点的信息以方便回溯遍历（其存储的是一条路径）；
- 对于广度优先搜索，每深入一层需要存储当前层兄弟节点信息以实现遍历（其存储的是每层信息，存储量会大一些）；
两种方法各自有防止队列过大化的阈值（即MaxDepth和MaxNode），所以两种方法均可将内存消耗控制在一定范围之内。
当数据属性相对较多，属性不同取值相对较少时，树会比较宽，此时深度优先所需内存较小，反之宽度优先较小。