决策树算法实现(train+test，matlab) 转

原文：http://www.zgxue.com/198/1985544.html

华电北风吹
天津大学认知计算与应用重点实验室
修改日期：2015/8/15

决策树是一种特别简单的机器学习分类算法。决策树想法来源于人类的决策过程。举个最简单的例子，人类发现下雨的时候，往往会有刮东风，然后天色变暗。对应于决策树模型，预测天气模型中的刮东风和天色变暗就是我们收集的特征，是否下雨就是类别标签。构建的决策树如下图所示



决策树模型构建过程为，在特征集合中无放回的依次递归抽选特征作为决策树的节点——当前节点信息增益或者增益率最大，当前节点的值作为当前节点分支出来的有向边(实际上主要选择的是这些边，这个由信息增益的计算公式就可以得到)。对于这个进行直观解释
来说一个极端情况，如果有一个特征下，特征取不同值的时候，对应的类别标签都是纯的，决策者肯定会选择这个特征，作为鉴别未知数据的判别准则。由下面的计算信息增益的公式可以发现这时候对应的信息增益是最大的。
g(D,A)=H(D)-H(D|A)
g(D,A)：表示特征A对训练数据集D的信息增益
H(D)：表示数据集合D的经验熵
H(D|A)：表示特征A给定条件下数据集合D的条件熵。
反之，当某个特征它的各个取值下对应的类别标签均匀分布的时候H(D|A)最大，又对于所有的特征H(D)是都一样的。因此，这时候的g(D,A)最小。
总之一句话，我们要挑选的特征是：当前特征下各个取值包含的分类信息最明确。
下面我们来看一个MATLAB编写的决策树算法，帮助理解
树终止条件为
1、特征数为空
2、树为纯的
3、信息增益或增益率小于阀值

一、模型训练部分
训练模型主函数：

function decisionTreeModel=decisionTree(data,label,propertyName,delta)

global Node;

Node=struct('level',-1,'fatherNodeName',[],'EdgeProperty',[],'NodeName',[]);
BuildTree(-1,'root','Stem',data,label,propertyName,delta);
Node(1)=[];
model.Node=Node;
decisionTreeModel=model;

递归构建决策树部分

function BuildTree(fatherlevel,fatherNodeName,edge,data,label,propertyName,delta)

global Node;
sonNode=struct('level',0,'fatherNodeName',[],'EdgeProperty',[],'NodeName',[]);
sonNode.level=fatherlevel+1;
sonNode.fatherNodeName=fatherNodeName;
sonNode.EdgeProperty=edge;
if length(unique(label))==1
sonNode.NodeName=label(1);
Node=[Node sonNode];
return;
end
if length(propertyName)<1
labelSet=unique(label);
k=length(labelSet);
labelNum=zeros(k,1);
for i=1:k
labelNum(i)=length(find(label==labelSet(i)));
end
[~,labelIndex]=max(labelNum);
sonNode.NodeName=labelSet(labelIndex);
Node=[Node sonNode];
return;
end
[sonIndex,BuildNode]=CalcuteNode(data,label,delta);
if BuildNode
dataRowIndex=setdiff(1:length(propertyName),sonIndex);
sonNode.NodeName=propertyName{sonIndex};
Node=[Node sonNode];
propertyName(sonIndex)=[];
sonData=data(:,sonIndex);
sonEdge=unique(sonData);

for i=1:length(sonEdge)
edgeDataIndex=find(sonData==sonEdge(i));
BuildTree(sonNode.level,sonNode.NodeName,sonEdge(i),data(edgeDataIndex,dataRowIndex),label(edgeDataIndex,:),propertyName,delta);
end
else
labelSet=unique(label);
k=length(labelSet);
labelNum=zeros(k,1);
for i=1:k
labelNum(i)=length(find(label==labelSet(i)));
end
[~,labelIndex]=max(labelNum);
sonNode.NodeName=labelSet(labelIndex);
Node=[Node sonNode];
return;
end

计算决策树下一个节点特征

function [NodeIndex,BuildNode]=CalcuteNode(data,label,delta)

LargeEntropy=CEntropy(label);
[m,n]=size(data);
EntropyGain=LargeEntropy*ones(1,n);
BuildNode=true;
for i=1:n
pData=data(:,i);
itemList=unique(pData);
for j=1:length(itemList)
itemIndex=find(pData==itemList(j));
EntropyGain(i)=EntropyGain(i)-length(itemIndex)/m*CEntropy(label(itemIndex));
end
% 此处运行则为增益率，注释掉则为增益
% EntropyGain(i)=EntropyGain(i)/CEntropy(pData);
end
[maxGainEntropy,NodeIndex]=max(EntropyGain);
if maxGainEntropy<delta
BuildNode=false;
end

计算熵

function result=CEntropy(propertyList)

result=0;
totalLength=length(propertyList);
itemList=unique(propertyList);
pNum=length(itemList);
for i=1:pNum
itemLength=length(find(propertyList==itemList(i)));
pItem=itemLength/totalLength;
result=result-pItem*log2(pItem);
end

二、模型预测
下面这个函数是根据训练好的决策树模型，输入测试样本集合和特征名，对每个测试样本预测输出结果。

function label=decisionTreeTest(decisionTreeModel,sampleSet,propertyName)

lengthSample=size(sampleSet,1);
label=zeros(lengthSample,1);
for sampleIndex=1:lengthSample
sample=sampleSet(sampleIndex,:);
Nodes=decisionTreeModel.Node;
rootNode=Nodes(1);
head=rootNode.NodeName;
index=GetFeatureNum(propertyName,head);
edge=sample(index);
k=1;
level=1;
while k<length(Nodes)
k=k+1;
if Nodes(k).level==level
if strcmp(Nodes(k).fatherNodeName,head)
if Nodes(k).EdgeProperty==edge
if Nodes(k).NodeName<10
label(sampleIndex)=Nodes(k).NodeName;
break;
else
head=Nodes(k).NodeName;
index=GetFeatureNum(propertyName,head);
edge=sample(index);
level=level+1;
end
end
end
end
end
end

由于训练好的决策树模型里面保存的是节点名，所以在预测的时候需要将节点名对应的特征得到。下面这个函数是为了方便得到特征维数序号。

function result=GetFeatureNum(propertyName,str)
result=0;
for i=1:length(propertyName)
if strcmp(propertyName{i},str)==1
result=i;
break;
end
end

三、决策树实验
这是很多书本上都有的一个例子，可以看出预测结果准确率100%。

clear;clc;

% OutlookType=struct('Sunny',1,'Rainy',2,'Overcast',3);
% TemperatureType=struct('hot',1,'warm',2,'cool',3);
% HumidityType=struct('high',1,'norm',2);
% WindyType={'True',1,'False',0};
% PlayGolf={'Yes',1,'No',0};
% data=struct('Outlook',[],'Temperature',[],'Humidity',[],'Windy',[],'PlayGolf',[]);

Outlook=[1,1,3,2,2,2,3,1,1,2,1,3,3,2]';
Temperature=[1,1,1,2,3,3,3,2,3,3,2,2,1,2]';
Humidity=[1,1,1,1,2,2,2,1,2,2,2,1,2,1]';
Windy=[0,1,0,0,0,1,1,0,0,0,1,1,0,1]';

data=[Outlook Temperature Humidity Windy];
PlayGolf=[0,0,1,1,1,0,1,0,1,1,1,1,1,0]';
propertyName={'Outlook','Temperature','Humidity','Windy'};
delta=0.1;
decisionTreeModel=decisionTree(data,PlayGolf,propertyName,delta);

label=decisionTreeTest(decisionTreeModel,data,propertyName);

$(function () { $('pre.prettyprint code').each(function () { var lines = $(this).text().split('\n').length; var $numbering = $('

').addClass('pre-numbering').hide(); $(this).addClass('has-numbering').parent().append($numbering); for (i = 1; i <= lines; i++) { $numbering.append($('
').text(i)); }; $numbering.fadeIn(1700); }); });
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