CART分类与回归树

【十大经典数据挖掘算法】系列

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CART

1. 前言

分类与回归树（Classification and Regression Trees, CART）是由四人帮Leo Breiman, Jerome Friedman, Richard Olshen与Charles Stone于1984年提出，既可用于分类也可用于回归。本文将主要介绍用于分类的CART。CART被称为数据挖掘领域内里程碑式的算法。

不同于C4.5，CART本质是对特征空间进行二元划分（即CART生成的决策树是一棵二叉树），并能够对标量属性（nominal attribute）与连续属性（continuous attribute）进行分裂。

2. CART生成

前一篇提到过决策树生成涉及到两个问题：如何选择最优特征属性进行分裂，以及停止分裂的条件是什么。

特征选择

CART对特征属性进行二元分裂。特别地，当特征属性为标量或连续时，可选择如下方式分裂：

An instance goes left if CONDITION, and goes right otherwise

即样本记录满足CONDITION则分裂给左子树，否则则分裂给右子树。

标量属性

进行分裂的CONDITION可置为

不等于属性的某值

；比如，标量属性

Car Type

取值空间为

{Sports, Family, Luxury}

，二元分裂与多路分裂如下：



连续属性

CONDITION可置为不大于ε” role=”presentation” style=”position: relative;”>εε取属性相邻值的平均值，其二元分裂结果如下：



接下来，需要解决的问题：应该选择哪种特征属性及定义CONDITION，才能分类效果比较好。CART采用Gini指数来度量分裂时的不纯度，之所以采用Gini指数，是因为较于熵而言其计算速度更快一些。对决策树的节点t” role=”presentation” style=”position: relative;”>tt，Gini指数计算公式如下：

(1)Gini(t)=1−∑k[p(ck|t)]2” role=”presentation” style=”width: 100%; position: relative;”>Gini(t)=1−∑k[p(ck|t)]2(1)(1)Gini(t)=1−∑k[p(ck|t)]2\begin{equation}
Gini(t)=1-\sum\limits_{k}[p(c_k|t)]^2

Gini指数即为1” role=”presentation” style=”position: relative;”>11；分裂后的Gini指数定义如下：

(2)G(D,A)=|DL||D|Gini(DL)+|DR||D|Gini(DR)” role=”presentation” style=”width: 100%; position: relative;”>G(D,A)=|DL||D|
4000
Gini(DL)+|DR||D|Gini(DR)(2)(2)G(D,A)=|DL||D|Gini(DL)+|DR||D|Gini(DR)\begin{equation}
G(D,A)={\left|{D_L} \right| \over \left|{D} \right|}Gini(D_L)+{\left|{D_R} \right| \over \left|{D} \right|}Gini(D_R)

其中，|⋅|” role=”presentation” style=”position: relative;”>|⋅||⋅|表示样本集合的记录数量。

CART算法

CART算法流程与C4.5算法相类似：

若满足停止分裂条件（样本个数小于预定阈值，或Gini指数小于预定阈值（样本基本属于同一类，或没有特征可供分裂），则停止分裂；

否则，选择最小Gini指数进行分裂；

递归执行1-2步骤，直至停止分裂。

3. CART剪枝

CART剪枝与C4.5的剪枝策略相似，均以极小化整体损失函数实现。同理，定义决策树T” role=”presentation” style=”position: relative;”>TT的损失函数为：

(3)Lα(T)=C(T)+α|T|” role=”presentation” style=”width: 100%; position: relative;”>Lα(T)=C(T)+α|T|(3)(3)Lα(T)=C(T)+α|T|\begin{equation}
L_\alpha (T)=C(T)+\alpha \left| T \right|

其中，C(T)” role=”presentation” style=”position: relative;”>C(T)C(T)为模型的复杂度。

CART算法采用递归的方法进行剪枝，具体办法：

将α” role=”presentation” style=”position: relative;”>αα；

从最优子树序列{T1,T2,⋯,Tn}” role=”presentation” style=”position: relative;”>{T1,T2,⋯,Tn}{T1,T2,⋯,Tn}选出最优的（即损失函数最小的）。

如何计算最优子树为Ti” role=”presentation” style=”position: relative;”>TiTi为单节点的损失函数为

Lα(t)=C(t)+α” role=”presentation” style=”position: relative;”>Lα(t)=C(t)+αLα(t)=C(t)+α
L_\alpha (t)=C(t)+\alpha

以t” role=”presentation” style=”position: relative;”>tt的损失函数为

Lα(Tt)=C(Tt)+α|Tt|” role=”presentation” style=”position: relative;”>Lα(Tt)=C(Tt)+α|Tt|Lα(Tt)=C(Tt)+α|Tt|
L_\alpha (T_t)=C(T_t)+\alpha \left| T_t \right|

令Lα(t)=Lα(Tt)” role=”presentation” style=”position: relative;”>Lα(t)=Lα(Tt)Lα(t)=Lα(Tt)，则得到

α=C(t)−C(Tt)|Tt|−1” role=”presentation” style=”position: relative;”>α=C(t)−C(Tt)|Tt|−1α=C(t)−C(Tt)|Tt|−1
\alpha = {C(t)-C(T_t) \over \left| T_t \right|-1}

此时，单节点t” role=”presentation” style=”position: relative;”>tt的剪枝后整体损失函数减少程度为

g(t)=C(t)−C(Tt)|Tt|−1” role=”presentation” style=”position: relative;”>g(t)=C(t)−C(Tt)|Tt|−1g(t)=C(t)−C(Tt)|Tt|−1
g(t) = {C(t)-C(T_t) \over \left| T_t \right|-1}

剪枝流程如下：

对输入决策树T0” role=”presentation” style=”position: relative;”>T0T0对应的最优子树。

对树T1” role=”presentation” style=”position: relative;”>T1T1……

如此递归地得到最优子树序列，采用交叉验证选取最优子树。

关于CART剪枝算法的具体描述请参看[1]，其中关于剪枝算法的描述有误：

(6)如果T不是由根节点单独构成的树，则回到步骤(4)

应改为

回到步骤(3)

，要不然所有α” role=”presentation” style=”position: relative;”>αα均一样了。

———————————————–Update ——————————————————

李航老师已经在勘误表给出修改了。

4. 参考资料

[1] 李航，《统计学习方法》.

[2] Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, Vipin Kumar, Introduction to Data Mining.

[3] Dan Steinberg, The Top Ten Algorithms in Data Mining.



本文为转载，原作者：Treant
出处：http://www.cnblogs.com/en-heng/