從前，小夕種了一棵樹(shù)，種在了小夕的小屋后面~

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為什么要種這棵樹(shù)呢？因?yàn)檠?#xff0c;它可以幫小夕總結(jié)歷史經(jīng)驗(yàn)，然后幫小夕對(duì)當(dāng)前的局勢(shì)做出決策~這樣小夕就可以安心給大家寫(xiě)文章啦~

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這棵樹(shù)是這樣的。

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一開(kāi)始，小夕買(mǎi)了一顆小樹(shù)苗，把它栽到地上。

然后呢，小夕不給它澆水，也不給他澆肥料，而是讓他吃歷史經(jīng)驗(yàn)。比如呢，今天，小夕讓它幫小夕識(shí)別出圖片中的生物是喵還是驢。所以呢，這里的歷史經(jīng)驗(yàn)就是一大堆喵和驢的圖片，并且小夕給它標(biāo)注好了每張圖片是喵還是驢。

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可是由于樹(shù)沒(méi)有眼睛呀，不能直接觀察圖片。所以呢，小夕幫它把圖片轉(zhuǎn)化成了特征，也就是用幾個(gè)特征來(lái)描述每張圖片。

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于是小夕選了如下幾個(gè)特征來(lái)描述每張圖片：

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1、頭是否是長(zhǎng)條形

2、身上有沒(méi)有毛

3、有沒(méi)有發(fā)現(xiàn)胡須

4、丑不丑

5、萌不萌

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所以，比如小夕就會(huì)對(duì)下面這張圖片：

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轉(zhuǎn)化為[False True False False True]的特征向量（即，不是長(zhǎng)條頭、有毛、沒(méi)發(fā)現(xiàn)胡須、不丑、萌）

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然后小夕一口氣給上千張圖片提取完了特征，當(dāng)然，這些圖片都是標(biāo)注好類(lèi)別的。

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小夕就把它們丟給小夕心愛(ài)的小樹(shù)苗啦~

誒？那小樹(shù)苗要怎么生長(zhǎng)呢？

小夕問(wèn)小樹(shù)苗：

小樹(shù)小樹(shù)，你接下來(lái)要怎么長(zhǎng)呢？

小樹(shù)苗喝了口水，說(shuō)：

我每一步的生長(zhǎng)都是非常慎重的，我從不會(huì)多長(zhǎng)個(gè)枝丫或者少長(zhǎng)個(gè)枝丫。每個(gè)樣本這不是有五個(gè)特征嘛，我呢，就會(huì)從中挑選出最有價(jià)值的一個(gè)特征，來(lái)作為我第一次生長(zhǎng)的分支。”

小夕接著問(wèn)：

“那小樹(shù)要怎么挑選特征呢？?

小樹(shù)苗說(shuō)：

“你看啊，比如你挑出來(lái)的第二個(gè)特征，“身上有沒(méi)有毛”，這就是很糟糕的特征。為什么呢？我們就來(lái)看“有沒(méi)有毛”這個(gè)特征。我數(shù)了一下，在所有有毛的動(dòng)物中，50%的動(dòng)物是喵，50%的動(dòng)物是驢。而在所有沒(méi)有毛的動(dòng)物中，也是50%的動(dòng)物是喵，50%的動(dòng)物是驢。所以“有沒(méi)有毛”這個(gè)特征的任何一個(gè)取值下，所有類(lèi)別的樣本數(shù)一樣，是完全等概率的，這樣的特征完全無(wú)法用來(lái)做分類(lèi)啊。因?yàn)椴还苓@個(gè)特征的值是什么，它所映射的各個(gè)類(lèi)別都是等概率的。所以這個(gè)類(lèi)別是最糟糕的。”

小樹(shù)苗喝了口水，接著說(shuō)：

但是你用的第三個(gè)特征，“有沒(méi)有胡須”，就非常棒。我統(tǒng)計(jì)了一下，有胡須的動(dòng)物中，喵占了92%，驢占了8%。而沒(méi)有胡須的動(dòng)物中，喵占了20%，驢占了80%。這樣，如果給我一張未知類(lèi)別的樣本，只需要看“有沒(méi)有胡須”這個(gè)特征的話(huà)，基本就可以判斷出這個(gè)樣本的類(lèi)別是什么了！比如說(shuō)這個(gè)樣本的這個(gè)特征的值恰好是“沒(méi)有胡須”，那么我就有80%的把握說(shuō)這是一頭驢！當(dāng)然，如果恰好這個(gè)樣本的特征的值是“有胡須”，我就有92%的把握說(shuō)這個(gè)樣本時(shí)一只喵！這么棒的特征，當(dāng)然是首選的啦！所以，我下面要長(zhǎng)的枝丫就是叫做“有沒(méi)有胡須枝丫”！

小夕：

我可能買(mǎi)了一棵假樹(shù)苗。

我。。。應(yīng)該懂你的意思了。你說(shuō)的選擇最優(yōu)特征的方法實(shí)際就是計(jì)算條件熵的過(guò)程。對(duì)于你說(shuō)的“有沒(méi)有毛”這個(gè)很糟糕的特征，由于這個(gè)特征的每個(gè)取值下，各個(gè)類(lèi)別都是完全等概率分布的，所以是最無(wú)序的，最隨機(jī)的特征，我們稱(chēng)為“條件熵最大的特征”。熵最大就是1，所以計(jì)算出的“有沒(méi)有毛”這個(gè)特征的條件熵肯定是1。

而你說(shuō)的“有沒(méi)有胡須”這個(gè)特征，它的每個(gè)取值下，類(lèi)別分布很隨機(jī)，也就是說(shuō)很有序（想象一下，最有序的狀態(tài)就是每個(gè)取值下，所有樣本都是同一個(gè)類(lèi)別，多么有序啊。而類(lèi)別等概率分布的時(shí)候，就是每個(gè)特征下魚(yú)龍混雜的時(shí)候，啥類(lèi)別都有，亂糟糟的），這種很有序的特征，計(jì)算出的條件熵肯定很小。最有序的情況下，條件熵就是0啦。

小樹(shù)：

好了。但是，我的分類(lèi)目標(biāo)是達(dá)到100%的準(zhǔn)確率。所以，我要進(jìn)一步挑選特征了！

基于有胡須的那個(gè)分支，我會(huì)將這個(gè)分支里的樣本重新計(jì)算各個(gè)特征的條件熵（當(dāng)然胡須這個(gè)特征除外），像之前一樣選擇條件熵最大的特征作為下一個(gè)枝丫！

一直重復(fù)這個(gè)過(guò)程，直到哪一個(gè)枝丫下的全部樣本都是同一個(gè)類(lèi)別了，這個(gè)枝丫就不再繼續(xù)分裂了。?

最終，小樹(shù)長(zhǎng)成了大樹(shù)。

?這時(shí)，小夕忙著給大家寫(xiě)文章呢，但是小夕的一個(gè)好閨蜜小婭拿著一張圖片過(guò)來(lái)了，她想讓小夕幫她看看這是驢還是喵。

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但是小夕很忙呀，沒(méi)空理她，就讓她拿著圖片問(wèn)后院的決策樹(shù)啦~

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然后小婭去問(wèn)決策樹(shù)這是啥，決策樹(shù)說(shuō)：“它有胡須嗎？”

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小婭說(shuō)：“有！”

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樹(shù)：“它萌嗎？”

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小婭：“一點(diǎn)也不萌！”

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樹(shù)：“它是長(zhǎng)臉嗎？”

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小婭：“是長(zhǎng)臉！”

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樹(shù)：“那這就是只驢！”

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留下一臉懵逼的小婭在樹(shù)下凌亂(￣?￣)

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這棵神奇的樹(shù)叫什么呢？

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這棵樹(shù)的專(zhuān)業(yè)說(shuō)法叫“ID3決策樹(shù)”，為什么是ID3呢？因?yàn)樗峭ㄟ^(guò)計(jì)算條件熵來(lái)選擇最優(yōu)特征的。其他經(jīng)典決策樹(shù)如C4.5決策樹(shù)、CART決策樹(shù)等與ID3的區(qū)別僅在于最優(yōu)特征選擇的算法。

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然后對(duì)本文總結(jié)一下，本文經(jīng)過(guò)了如下步驟，這也是一個(gè)簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)/數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的經(jīng)典流程。

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1、對(duì)已標(biāo)注類(lèi)別的數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征提取

2、訓(xùn)練決策樹(shù)（分類(lèi)器/機(jī)器學(xué)習(xí)模型）

3、對(duì)未知類(lèi)別的數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征提取

4、利用決策樹(shù)對(duì)未知類(lèi)別樣本的類(lèi)別做出決策

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想要詳細(xì)了解ID3決策樹(shù)選擇最優(yōu)特征的過(guò)程（即計(jì)算條件熵）的同學(xué)，可以Google或者百度一下“條件熵”或者查閱《數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摗返葯C(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的書(shū)籍；

想要詳細(xì)了解如何代碼實(shí)現(xiàn)ID3決策樹(shù)的同學(xué)，可以搜索各種CSDN博客或者查閱《機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》等側(cè)重代碼實(shí)現(xiàn)的書(shū)籍；

對(duì)于如何提高決策樹(shù)的泛化能力（防止過(guò)擬合）等優(yōu)化技巧，或者其他類(lèi)型的決策樹(shù)，可以看《數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摗返冉?jīng)典書(shū)籍~

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的从前，小夕种了一棵树的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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