归纳决策树ID3（Java实现）
先上问题吧，我们统计了14天的气象数据(指标包括outlook，temperature，humidity，windy)，并已知这些天气是否打球(play)。如果给出新一天的气象指标数据:sunny,cool,high,TRUE，判断一下会不会去打球。
table 1
| outlook | temperature | humidity | windy | play |
| sunny | hot | high | FALSE | no |
| sunny | hot | high | TRUE | no |
| overcast | hot | high | FALSE | yes |
| rainy | mild | high | FALSE | yes |
| rainy | cool | normal | FALSE | yes |
| rainy | cool | normal | TRUE | no |
| overcast | cool | normal | TRUE | yes |
| sunny | mild | high | FALSE | no |
| sunny | cool | normal | FALSE | yes |
| rainy | mild | normal | FALSE | yes |
| sunny | mild | normal | TRUE | yes |
| overcast | mild | high | TRUE | yes |
| overcast | hot | normal | FALSE | yes |
| rainy | mild | high | TRUE | no |
这个问题当然可以用朴素贝叶斯法求解，分别计算在给定天气条件下打球和不打球的概率，选概率大者作为推测结果。
现在我们使用ID3归纳决策树的方法来求解该问题。
预备知识：信息熵
熵是无序性（或不确定性）的度量指标。假如事件A的全概率划分是（A1,A2,...,An），每部分发生的概率是(p1,p2,...,pn)，那信息熵定义为：
通常以2为底数，所以信息熵的单位是bit。
补充两个对数去处公式：
ID3算法
构造树的基本想法是随着树深度的增加，节点的熵迅速地降低。熵降低的速度越快越好，这样我们有望得到一棵高度最矮的决策树。
在没有给定任何天气信息时，根据历史数据，我们只知道新的一天打球的概率是9/14，不打的概率是5/14。此时的熵为：
属性有4个：outlook，temperature，humidity，windy。我们首先要决定哪个属性作树的根节点。
对每项指标分别统计：在不同的取值下打球和不打球的次数。
table 2
| outlook | temperature | humidity | windy | play | |||||||||
| yes | no | yes | no | yes | no | yes | no | yes | no | ||||
| sunny | 2 | 3 | hot | 2 | 2 | high | 3 | 4 | FALSE | 6 | 2 | 9 | 5 |
| overcast | 4 | 0 | mild | 4 | 2 | normal | 6 | 1 | TRUR | 3 | 3 | ||
| rainy | 3 | 2 | cool | 3 | 1 | |
|||||||
下面我们计算当已知变量outlook的值时，信息熵为多少。
outlook=sunny时，2/5的概率打球，3/5的概率不打球。entropy=0.971
outlook=overcast时，entropy=0
outlook=rainy时，entropy=0.971
而根据历史统计数据，outlook取值为sunny、overcast、rainy的概率分别是5/14、4/14、5/14，所以当已知变量outlook的值时，信息熵为：5/14 × 0.971 + 4/14 × 0 + 5/14 × 0.971 = 0.693
这样的话系统熵就从0.940下降到了0.693，信息增溢gain(outlook)为0.940-0.693=0.247
同样可以计算出gain(temperature)=0.029，gain(humidity)=0.152，gain(windy)=0.048。
gain(outlook)最大（即outlook在第一步使系统的信息熵下降得最快），所以决策树的根节点就取outlook。
接下来要确定N1取temperature、humidity还是windy?在已知outlook=sunny的情况，根据历史数据，我们作出类似table 2的一张表，分别计算gain(temperature)、gain(humidity)和gain(windy)，选最大者为N1。
依此类推，构造决策树。当系统的信息熵降为0时，就没有必要再往下构造决策树了，此时叶子节点都是纯的--这是理想情况。最坏的情况下，决策树的高度为属性（决策变量）的个数，叶子节点不纯（这意味着我们要以一定的概率来作出决策）。
Java实现
最终的决策树保存在了XML中，使用了Dom4J，注意如果要让Dom4J支持按XPath选择节点，还得引入包jaxen.jar。程序代码要求输入文件满足ARFF格式，并且属性都是标称变量。
实验用的数据文件：
@relation weather.symbolic@attribute outlook {sunny, overcast, rainy}@attribute temperature {hot, mild, cool}@attribute humidity {high, normal}@attribute windy {TRUE, FALSE}@attribute play {yes, no}@datasunny,hot,high,FALSE,nosunny,hot,high,TRUE,noovercast,hot,high,FALSE,yesrainy,mild,high,FALSE,yesrainy,cool,normal,FALSE,yesrainy,cool,normal,TRUE,noovercast,cool,normal,TRUE,yessunny,mild,high,FALSE,nosunny,cool,normal,FALSE,yesrainy,mild,normal,FALSE,yessunny,mild,normal,TRUE,yesovercast,mild,high,TRUE,yesovercast,hot,normal,FALSE,yesrainy,mild,high,TRUE,no |
程序代码：
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package dt;import java.io.BufferedReader;import java.io.File;import java.io.FileReader;import java.io.FileWriter;import java.io.IOException;import java.util.ArrayList;import java.util.Iterator;import java.util.LinkedList;import java.util.List;import java.util.regex.Matcher;import java.util.regex.Pattern;import org.dom4j.Document;import org.dom4j.DocumentHelper;import org.dom4j.Element;import org.dom4j.io.OutputFormat;import org.dom4j.io.XMLWriter;public class ID3 { private ArrayList<String> attribute = new ArrayList<String>(); // 存储属性的名称 private ArrayList<ArrayList<String>> attributevalue = new ArrayList<ArrayList<String>>(); // 存储每个属性的取值 private ArrayList<String[]> data = new ArrayList<String[]>();; // 原始数据 int decatt; // 决策变量在属性集中的索引 public static final String patternString = "@attribute(.*)[{](.*?)[}]"; Document xmldoc; Element root; public ID3() { xmldoc = DocumentHelper.createDocument(); root = xmldoc.addElement("root"); root.addElement("DecisionTree").addAttribute("value", "null"); } public static void main(String[] args) { ID3 inst = new ID3(); inst.readARFF(new File("/home/orisun/test/weather.nominal.arff")); inst.setDec("play"); LinkedList<Integer> ll=new LinkedList<Integer>(); for(int i=0;i<inst.attribute.size();i++){ if(i!=inst.decatt) ll.add(i); } ArrayList<Integer> al=new ArrayList<Integer>(); for(int i=0;i<inst.data.size();i++){ al.add(i); } inst.buildDT("DecisionTree", "null", al, ll); inst.writeXML("/home/orisun/test/dt.xml"); return; } //读取arff文件，给attribute、attributevalue、data赋值 public void readARFF(File file) { try { FileReader fr = new FileReader(file); BufferedReader br = new BufferedReader(fr); String line; Pattern pattern = Pattern.compile(patternString); while ((line = br.readLine()) != null) { Matcher matcher = pattern.matcher(line); if (matcher.find()) { attribute.add(matcher.group(1).trim()); String[] values = matcher.group(2).split(","); ArrayList<String> al = new ArrayList<String>(values.length); for (String value : values) { al.add(value.trim()); } attributevalue.add(al); } else if (line.startsWith("@data")) { while ((line = br.readLine()) != null) { if(line=="") continue; String[] row = line.split(","); data.add(row); } } else { continue; } } br.close(); } catch (IOException e1) { e1.printStackTrace(); } } //设置决策变量 public void setDec(int n) { if (n < 0 || n >= attribute.size()) { System.err.println("决策变量指定错误。"); System.exit(2); } decatt = n; } public void setDec(String name) { int n = attribute.indexOf(name); setDec(n); } //给一个样本（数组中是各种情况的计数），计算它的熵 public double getEntropy(int[] arr) { double entropy = 0.0; int sum = 0; for (int i = 0; i < arr.length; i++) { entropy -= arr[i] * Math.log(arr[i]+Double.MIN_VALUE)/Math.log(2); sum += arr[i]; } entropy += sum * Math.log(sum+Double.MIN_VALUE)/Math.log(2); entropy /= sum; return entropy; } //给一个样本数组及样本的算术和，计算它的熵 public double getEntropy(int[] arr, int sum) { double entropy = 0.0; for (int i = 0; i < arr.length; i++) { entropy -= arr[i] * Math.log(arr[i]+Double.MIN_VALUE)/Math.log(2); } entropy += sum * Math.log(sum+Double.MIN_VALUE)/Math.log(2); entropy /= sum; return entropy; } public boolean infoPure(ArrayList<Integer> subset) { String value = data.get(subset.get(0))[decatt]; for (int i = 1; i < subset.size(); i++) { String next=data.get(subset.get(i))[decatt]; //equals表示对象内容相同，==表示两个对象指向的是同一片内存 if (!value.equals(next)) return false; } return true; } // 给定原始数据的子集(subset中存储行号),当以第index个属性为节点时计算它的信息熵 public double calNodeEntropy(ArrayList<Integer> subset, int index) { int sum = subset.size(); double entropy = 0.0; int[][] info = new int[attributevalue.get(index).size()][]; for (int i = 0; i < info.length; i++) info[i] = new int[attributevalue.get(decatt).size()]; int[] count = new int[attributevalue.get(index).size()]; for (int i = 0; i < sum; i++) { int n = subset.get(i); String nodevalue = data.get(n)[index]; int nodeind = attributevalue.get(index).indexOf(nodevalue); count[nodeind]++; String decvalue = data.get(n)[decatt]; int decind = attributevalue.get(decatt).indexOf(decvalue); info[nodeind][decind]++; } for (int i = 0; i < info.length; i++) { entropy += getEntropy(info[i]) * count[i] / sum; } return entropy; } // 构建决策树 public void buildDT(String name, String value, ArrayList<Integer> subset, LinkedList<Integer> selatt) { Element ele = null; @SuppressWarnings("unchecked") List<Element> list = root.selectNodes("//"+name); Iterator<Element> iter=list.iterator(); while(iter.hasNext()){ ele=iter.next(); if(ele.attributeValue("value").equals(value)) break; } if (infoPure(subset)) { ele.setText(data.get(subset.get(0))[decatt]); return; } int minIndex = -1; double minEntropy = Double.MAX_VALUE; for (int i = 0; i < selatt.size(); i++) { if (i == decatt) continue; double entropy = calNodeEntropy(subset, selatt.get(i)); if (entropy < minEntropy) { minIndex = selatt.get(i); minEntropy = entropy; } } String nodeName = attribute.get(minIndex); selatt.remove(new Integer(minIndex)); ArrayList<String> attvalues = attributevalue.get(minIndex); for (String val : attvalues) { ele.addElement(nodeName).addAttribute("value", val); ArrayList<Integer> al = new ArrayList<Integer>(); for (int i = 0; i < subset.size(); i++) { if (data.get(subset.get(i))[minIndex].equals(val)) { al.add(subset.get(i)); } } buildDT(nodeName, val, al, selatt); } } // 把xml写入文件 public void writeXML(String filename) { try { File file = new File(filename); if (!file.exists()) file.createNewFile(); FileWriter fw = new FileWriter(file); OutputFormat format = OutputFormat.createPrettyPrint(); // 美化格式 XMLWriter output = new XMLWriter(fw, format); output.write(xmldoc); output.close(); } catch (IOException e) { System.out.println(e.getMessage()); } }} |
最终生成的文件如下：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><root> <DecisionTree value="null"> <outlook value="sunny"> <humidity value="high">no</humidity> <humidity value="normal">yes</humidity> </outlook> <outlook value="overcast">yes</outlook> <outlook value="rainy"> <windy value="TRUE">no</windy> <windy value="FALSE">yes</windy> </outlook> </DecisionTree></root> |
用图形象地表示就是：
原文来自:博客园（华夏35度）http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang 作者:Orisun
posted on 2016-06-28 09:26 xiaoxiaodewo 阅读(273) 评论(0) 编辑 收藏 举报
