大数据分析 - 决策树

决策树是一种用于监督学习问题（例如分类或回归）的算法。决策树或分类树是其中每个内部（非叶）节点都用输入特征标记的树。来自标有特征的节点的弧标有该特征的每个可能值。树的每个叶子都标有一个类别或类别上的概率分布。

可以通过基于属性值测试将源集分割成子集来“学习”树。以称为递归分区的递归方式在每个派生子集上重复此过程。当节点处的子集具有与目标变量相同的值时，或者当分割不再为预测增加值时，递归完成。这种自上而下归纳决策树的过程是贪婪算法的一个例子，也是学习决策树最常见的策略。

数据挖掘中使用的决策树有两种主要类型 -

• 分类树- 当响应是名义变量时，例如电子邮件是否是垃圾邮件。

• 回归树- 当预测结果可以被视为实数时（例如工人的工资）。

决策树是一种简单的方法，因此也存在一些问题。这个问题之一是决策树产生的结果模型的高方差。为了缓解这个问题，开发了决策树的集成方法。目前广泛使用的集成方法有两组 -

• 装袋决策树- 这些树用于通过重复对训练数据进行替换重采样来构建多个决策树，并对树进行投票以达成共识预测。这种算法被称为随机森林。

• 提升决策树- 梯度提升结合了弱学习器；在这种情况下，决策树以迭代的方式转变为单个强学习器。它将弱树与数据拟合，并迭代地不断拟合弱学习器，以纠正先前模型的错误。

# Install the party package
# install.packages('party') 
library(party) 
library(ggplot2)  

head(diamonds) 
# We will predict the cut of diamonds using the features available in the 
diamonds dataset. 
ct = ctree(cut ~ ., data = diamonds) 

# plot(ct, main="Conditional Inference Tree") 
# Example output 
# Response:  cut  
# Inputs:  carat, color, clarity, depth, table, price, x, y, z  

# Number of observations:  53940  
#  
# 1) table <= 57; criterion = 1, statistic = 10131.878 
#   2) depth <= 63; criterion = 1, statistic = 8377.279 
#     3) table <= 56.4; criterion = 1, statistic = 226.423 
#       4) z <= 2.64; criterion = 1, statistic = 70.393 
#         5) clarity <= VS1; criterion = 0.989, statistic = 10.48 
#           6) color <= E; criterion = 0.997, statistic = 12.829 
#             7)*  weights = 82  
#           6) color > E  

#Table of prediction errors 
table(predict(ct), diamonds$cut) 
#            Fair  Good Very Good Premium Ideal 
# Fair       1388   171        17       0    14 
# Good        102  2912       499      26    27 
# Very Good    54   998      3334     249   355 
# Premium      44   711      5054   11915  1167 
# Ideal        22   114      3178    1601 19988 
# Estimated class probabilities 
probs = predict(ct, newdata = diamonds, type = "prob") 
probs = do.call(rbind, probs) 
head(probs)