机器学习回归决策树算法

「爱情、让人受尽委屈。」 2024-04-03 09:15 42阅读 0赞

#### 目录 ####

*  1 原理概述
 *  2 算法描述
 *  3 简单实例
 *   *  3.1 实例计算过程
     *  3.2 回归决策树和线性回归对比
 *  4 小结

--------------------

## 1 原理概述 ##

前面已经讲到，关于数据类型，我们主要可以把其分为两类，连续型数据和离散型数据。在面对不同数据时，决策树也可以分为两大类型：

*  **分类决策树和回归决策树。**
 *  **前者主要用于处理离散型数据，后者主要用于处理连续型数据。**

不管是回归决策树还是分类决策树，都会存在两个核心问题：

*  如何选择划分点？
 *  如何决定叶节点的输出值？

一个回归树对应着输入空间（即特征空间）的一个划分以及在划分单元上的输出值。分类树中，我们采用信息论中的方法，通过计算选择最佳划分点。

而在回归树中，采用的是启发式的方法。\*\*假如我们有n个特征，每个特征有\[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-qVtgkYjg-1664890813135)(https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1gffer61u9zj307i024glh.jpg)\]个取值，那我们遍历所有特征，尝试该特征所有取值，对空间进行划分，直到取到特征 j 的取值 s，使得损失函数最小，这样就得到了一个划分点。\*\*描述该过程的公式如下：

![损失][f2458acf88480a256c315e2ada0f95e3.jpeg]

假设将输入空间划分为M个单元：R\_1,R\_2,…,R\_m*R*1,*R*2,…,*R\*\*m* 那么每个区域的输出值就是：c\_m=avg(y\_i|x\_i\\in R\_m)*c\*\*m*=*a**v**g*(*y\*\*i*∣*x\*\*i*∈*R\*\*m*)也就是该区域内所有点y值的平均数。

> 举例：
> 
> 如下图，假如我们想要对楼内居民的年龄进行回归，将楼划分为3个区域R1,R2,R3（红线），
> 
> 那么R1的输出就是第一列四个居民年龄的平均值，
> 
> R2的输出就是第二列四个居民年龄的平均值，
> 
> R3的输出就是第三、四列八个居民年龄的平均值。

![image-20191114144520332][]

## 2 算法描述 ##

*  输入：训练数据集D:
 *  输出：回归树f(x).
 *  在训练数据集所在的输入空间中，递归的将每个区域划分为两个子区域并决定每个子区域上的输出值，构建二叉决策树：
    
     *  （1）选择最优切分特征j与切分点s，求解![image-20191113142934512][]遍历特征j,对固定的切分特征j扫描切分点s,选择使得上式达到最小值的对 (j,s).
     *  （2）用选定的对(j,s)划分区域并决定相应的输出值：![image-20191113143419846][]
     *  （3）继续对两个子区域调用步骤（1）和（2），直至满足停止条件。
     *  （4）将输入空间划分为M个区域R1,R2,……,Rm, 生成决策树：![image-20191113143611418][]

## 3 简单实例 ##

为了易于理解，接下来通过一个简单实例加深对回归决策树的理解。

训练数据见下表，目标是得到一棵最小二乘回归树。

### 3.1 实例计算过程 ###

**（1）选择最优的切分特征j与最优切分点s：**

*  确定第一个问题：选择最优切分特征：
    
     *  在本数据集中，只有一个特征，因此最优切分特征自然是x。
 *  确定第二个问题：我们考虑9个切分点 \[1.5,2.5,3.5,4.5,5.5,6.5,7.5,8.5,9.5\] 。
    
     *  损失函数定义为平方损失函数：Loss(y,f(x))=(f(x)-y)^2*L**o**s\*\*s*(*y*,*f*(*x*))=(*f*(*x*)−*y*)2
     *  将上述9个切分点依此代入下面的公式，其中 c\_m=avg(yi|xi\\in R\_m)*c\*\*m*=*a**v**g*(*y\*\*i*∣*x\*\*i*∈*R\*\*m*)

**a、计算子区域输出值：**

例如，取 s=1.5。此时R1=\{1\},R2=\{2,3,4,5,6,7,8,9,10\}*R*1=1,*R*2=2,3,4,5,6,7,8,9,10，这两个区域的输出值分别为：

*  c1=5.56*c*1=5.56
 *  c2=(5.7+5.91+6.4+6.8+7.05+8.9+8.7+9+9.05)/9=7.50*c*2=(5.7+5.91+6.4+6.8+7.05+8.9+8.7+9+9.05)/9=7.50

同理，得到其他各切分点的子区域输出值，如下表：

**b、计算损失函数值，找到最优切分点：**

把c1,c2的值代入到同平方损失函数：Loss(y,f(x))=(f(x)-y)^2*L**o**s\*\*s*(*y*,*f*(*x*))=(*f*(*x*)−*y*)2

当s=1.5时，

![image-20200119165004396][]

同理，计算得到其他各切分点的损失函数值，可获得下表：

显然取 s=6.5时，m(s)最小。因此，第一个划分变量【j=x,s=6.5】

**（2）用选定的(j,s)划分区域，并决定输出值;**

*  两个区域分别是：R1=\{1,2,3,4,5,6\},R2=\{7,8,9,10\}*R*1=\{1,2,3,4,5,6\},*R*2=\{7,8,9,10\}
 *  输出值c\_m=avg(yi|xi\\in Rm),c1=6.24,c2=8.91*c\*\*m*=*a**v**g*(*y\*\*i*∣*x\*\*i*∈*R\*\*m*),*c*1=6.24,*c*2=8.91

**（3）调用步骤 (1)、(2)，继续划分：**

对R1继续进行划分:

取切分点\[1.5,2.5,3.5,4.5,5.5\]，则各区域的输出值c如下表：

计算损失函数值m(s)：

s=3.5时，m(s)最小。

**（4）生成回归树**

**假设**在生成**3个区域**之后停止划分，那么最终生成的回归树形式如下：

![image-20191203101150898][]

### 3.2 回归决策树和线性回归对比 ###

import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
    from sklearn import linear_model
    
    # 生成数据
    x = np.array(list(range(1, 11))).reshape(-1, 1)
    y = np.array([5.56, 5.70, 5.91, 6.40, 6.80, 7.05, 8.90, 8.70, 9.00, 9.05])
    
    # 训练模型
    model1 = DecisionTreeRegressor(max_depth=1)
    model2 = DecisionTreeRegressor(max_depth=3)
    model3 = linear_model.LinearRegression()
    model1.fit(x, y)
    model2.fit(x, y)
    model3.fit(x, y)
    
    # 模型预测
    X_test = np.arange(0.0, 10.0, 0.01).reshape(-1, 1)  # 生成1000个数,用于预测模型
    X_test.shape
    y_1 = model1.predict(X_test)
    y_2 = model2.predict(X_test)
    y_3 = model3.predict(X_test)
    
    # 结果可视化
    plt.figure(figsize=(10, 6), dpi=100)
    plt.scatter(x, y, label="data")
    plt.plot(X_test, y_1,label="max_depth=1")
    plt.plot(X_test, y_2, label="max_depth=3")
    plt.plot(X_test, y_3, label='liner regression')
    
    plt.xlabel("data")
    plt.ylabel("target")
    plt.title("Decision Tree Regression")
    plt.legend()
    
    plt.show()

> 结果展示

![image-20191203101309057][]

--------------------

## 4 小结 ##

*  回归决策树算法总结【指导】
    
     *  输入：训练数据集D:
     *  输出：回归树f(x).
     *  流程：在训练数据集所在的输入空间中，递归的将每个区域划分为两个子区域并决定每个子区域上的输出值，构建二叉决策树
        
        ：
        
         *  （1）选择最优切分**特征j与切分点s**，求解\[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-17DSdMof-1664890813141)(https://tva1.sinaimg.cn/large/006y8mN6gy1g8wecce1fpj31am04wwez.jpg)\]遍历特征j,对固定的切分特征j扫描切分点s,选择使得上式达到最小值的对(j,s).
         *  （2）用选定的对(j,s)划分区域并决定相应的输出值：![image-20191113143419846][]
         *  （3）继续对两个子区域调用步骤（1）和（2），直至满足停止条件。
         *  （4）将输入空间划分为M个区域R1,R2,……,Rm, 生成决策树：![image-20191113143611418][]

[f2458acf88480a256c315e2ada0f95e3.jpeg]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/03/067497c2e9e342de985b378ce45e177a.jpeg
[image-20191114144520332]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/03/a720c09694fe49dea0afabc80f5824c4.jpeg
[image-20191113142934512]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/03/4c57a40900a54d1ba5efbd4441b64a4f.jpeg
[image-20191113143419846]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/03/4836e72bd7a5402196b2636318e06ad9.jpeg
[image-20191113143611418]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/03/71e74cbdd9934cc780afb85a9b8e4418.jpeg
[image-20200119165004396]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/03/90ec4a4eb2464421a47693daf50e59fb.jpeg
[image-20191203101150898]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/03/dac6e67df6724e3dbe2ff61e6a1e8b77.jpeg
[image-20191203101309057]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/03/4cb1ab509a8e4902ad8509137bca79ed.jpeg