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	热	湿	弱	否
D2	晴朗	热	湿	强	否
D3	大雨	热	湿	弱	是
D4	小雨	中等	湿	弱	是
D5	小雨	凉爽	正常	弱	是
D6	小雨	凉爽	正常	强	否
D7	大雨	凉爽	正常	强	是
D8	晴朗	中等	湿	弱	否
D9	晴朗	凉爽	正常	弱	是
D10	小雨	中等	正常	弱	是
D11	晴朗	中等	正常	强	是
D12	大雨	中等	湿	强	是
D13	大雨	热	正常	弱	是
D14	小雨	中等	湿	强	否

ID3算法

ID3算法会选择当前信息增益最大的特征作为树中新的节点。计算过程如下：

步骤1

假设S为完整的数据集，数据标签（数据类别）共有n个类别，分别为C1，...，Cn。Si对应Ci类别下数据子集，因此，数据集S的信息熵计算如下：

\[Entropy(S)=-\sum_{i=1}^{n}p_{i}\log_{2}{p_{i}}
\]

其中，pi是数据样本为Ci的概率，因此：

\[p_i=\frac{|S_i|}{|S|}
\]

|Si|是类别Ci在数据集S中的数据数量，|S|是数据集S中的数据数量。

步骤2

假设特征A有k种不同的取值，根据特征A，一定条件下的数据集S可以分为k个子集{S1,...,Sk}，因此，数据集S的信息熵可以按照如下方式计算：

\[Entropy_A(S)=\sum_{i=1}^{k}\frac{|S_i|}{|S|}Entropy(S_i)
\]

步骤3

假设数据集S根据特征A不同的取值分为众多子集，则信息增益的计算为：

\[Gain(S,A)=Entropy(S)-Entropy_A(S)
\]

计算数据集中每一个特征的信息增益，如Gain(S,B), Gain(S,C)等，选取信息增益最大的特征作为树中新的节点。

计算信息增益

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。

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	热	湿	弱	否
D2	晴朗	热	湿	强	否
D8	晴朗	中等	湿	弱	否
D9	晴朗	凉爽	正常	弱	是
D11	晴朗	中等	正常	强	是

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	弱	是
D5	小雨	凉爽	正常	弱	是
D6	小雨	凉爽	正常	强	否
D10	小雨	中等	正常	弱	是
D14	小雨	中等	湿	强	否

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	热	湿	弱	是
D7	大雨	凉爽	正常	强	是
D12	大雨	中等	湿	强	是
D13	大雨	热	正常	弱	是

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。

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	热	湿	弱	否
D2	晴朗	热	湿	强	否
D8	晴朗	中等	湿	弱	否
D9	晴朗	凉爽	正常	弱	是
D11	晴朗	中等	正常	强	是

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、热。

当气温=凉爽时：

天数	天气	气温	湿度	风力	是否打球
D9	晴朗	凉爽	正常	弱	是

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：

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

当气温=中等时：

天数	天气	气温	湿度	风力	是否打球
D8	晴朗	中等	湿	弱	否
D11	晴朗	中等	正常	强	是

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：

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

当气温=热时：

天数	天气	气温	湿度	风力	是否打球
D1	晴朗	热	湿	弱	否
D2	晴朗	热	湿	强	否

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。

当`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	弱	是
D11	晴朗	中等	正常	强	是

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

当湿度=湿时：

天数	天气	气温	湿度	风力	是否打球
D8	晴朗	中等	湿	弱	否
D1	晴朗	热	湿	弱	否
D2	晴朗	热	湿	强	否

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：

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	弱	是
D5	小雨	凉爽	正常	弱	是
D6	小雨	凉爽	正常	强	否
D10	小雨	中等	正常	弱	是
D14	小雨	中等	湿	强	否

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。

当气温=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：

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

当气温=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：

当 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	强	否
D14	小雨	中等	湿	强	否

标签结果一致，信息熵为0。

当风力=弱的时候：

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

标签结果一致，信息熵为0。

引用

[1] Quinlan J R . Induction of Decision Trees[J]. Machine Learning, 1986, 1(1):81-106.

[2] University of FLORIDA.The ID3 Algorithm[EB/OL].https://www.cise.ufl.edu/~ddd/cap6635/Fall-97/Short-papers/2.htm,1997.

[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.