决策树 基尼系数算法

2023-12-07 13:25:34 浏览数 (1)

CART算法

  • CART Classification and Regression Tree(CART) 是决策树的一种用基尼指数来选择属性 (分类) ，或用均方差来选择属性 (回归)顾名思义，CART算法既可以用于创建分类树，也可以用于创建回归树，两者在构建的过程中稍有差异。
  • 如果目标变量是离散的，称为分类树。
  • 如果目标变量是连续的，称为回归树（不过多介绍）。

连续特征处理

  • 具体思路: 有m个样本，从小到大排列，取相邻两样本值的平均数做划分点，一共取m - 1个其中第m个划分点分别计算以这m-1个点作为二元分类点时的基尼系数。选择基尼指数最小的点为该连续特征的二元离散分类点第m -1次划分。比如取到的基尼指数最小的点为at，则小于a的值为类别1，大于a的值为类别2，这样就做到了连续特征的离散化，接着采用基尼指数的大小来度量特征的各个划分点。

离散特征处理

  • 具体思路: 假设特征a有m个离散值.分类标准是: 每一次将其中一个特征分为一类，其他非该特征分为另一类依照这个标准遍历所有分类情况，计算每个分类下的基尼指数，最后选择最小的作为最终的特征划分。

基尼系数

样本集合

D

的基尼指数（CART）

operatorname{Gini}(D)=1-sum_{k=1}^{K}left(frac{left|C_{k}right|}{|D|}right)^{2}

特征

A

条件下集合

D

的基尼指数：

operatorname{Gini}(D, A)=frac{left|D_{1}right|}{|D|} operatorname{Gini}left(D_{1}right) frac{left|D_{2}right|}{|D|} operatorname{Gini}left(D_{2}right)

CART剪枝

具体流程

  • (1)计算每一个结点的条件熵
  • (2)递归的从叶子节点开始往上遍历减掉叶子节点,然后判断损失函数的值是否减少,如果减少,则将父节点作为新的叶子节点
  • (3)重复(2),直到完全不能剪枝
决策树 遍历 变量 集合 算法

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