介绍分类问题，主要介绍决策树算法、朴素贝叶斯、支持向量机、BP神经网络、懒惰学习算法、随机森林与自适应增强算法、分类模型选择和结果评价。总共7篇，欢迎关注和交流。
这篇先介绍分类问题的一些基本知识，然后主要讲述决策树算法的原理、实现，最后利用决策树算法做一个泰坦尼克号船员生存预测应用。
一、分类基本介绍
物以类聚，人以群分，分类问题只古以来就出现我们的生活中。分类是数据挖掘中一个重要的分支，在各方面都有着广泛的应用，如医学疾病判别、垃圾邮件过滤、垃圾短信拦截、客户分析等等。分类问题可以分为两类：
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归类：归类是指对离散数据的分类，比如对根据一个人的笔迹判别这个是男还是女，这里的类别只有两个，类别是离散的集合空间{男，女}的。
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预测：预测是指对连续数据的分类，比如预测明天8点天气的湿度情况，天气的湿度在随时变化，8点时的天气是一个具体值，它不属于某个有限集合空间。预测也叫回归分析，在金融领域有着广泛应用。
虽然对离散数据和连续数据的处理方式有所不同，但其实他们之间相互转化，比如我们可以根据比较的某个特征值判断，如果值大于0.5就认定为男性，小于等于0.5就认为是女性，这样就转化为连续处理方式；将天气湿度值分段处理也就转化为离散数据。
数据分类分两个步骤：
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构造模型，利用训练数据集训练分类器；
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利用建好的分类器模型对测试数据进行分类。
好的分类器具有很好的泛化能力，即它不仅在训练数据集上能达到很高的正确率，而且能在未见过得测试数据集也能达到较高的正确率。如果一个分类器只是在训练数据上表现优秀，但在测试数据上表现稀烂，这个分类器就已经过拟合了，它只是把训练数据记下来了，并没有抓到整个数据空间的特征。
二、决策树分类
决策树算法借助于树的分支结构实现分类。下图是一个决策树的示例，树的内部结点表示对某个属性的判断，该结点的分支是对应的判断结果；叶子结点代表一个类标。
上表是一个预测一个人是否会购买购买电脑的决策树，利用这棵树，我们可以对新记录进行分类，从根节点（年龄）开始，如果某个人的年龄为中年，我们就直接判断这个人会买电脑，如果是青少年，则需要进一步判断是否是学生；如果是老年则需要进一步判断其信用等级，直到叶子结点可以判定记录的类别。
决策树算法有一个好处，那就是它可以产生人能直接理解的规则，这是贝叶斯、神经网络等算法没有的特性；决策树的准确率也比较高，而且不需要了解背景知识就可以进行分类，是一个非常有效的算法。决策树算法有很多变种，包括ID3、C4.5、C5.0、CART等，但其基础都是类似的。下面来看看决策树算法的基本思想：
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算法：GenerateDecisionTree(D,attributeList)根据训练数据记录D生成一棵决策树.
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输入：
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数据记录D，包含类标的训练数据集;
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属性列表attributeList，候选属性集，用于在内部结点中作判断的属性.
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属性选择方法AttributeSelectionMethod()，选择最佳分类属性的方法.
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输出：一棵决策树.
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过程：
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构造一个节点N；
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如果数据记录D中的所有记录的类标都相同（记为C类）：
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则将节点N作为叶子节点标记为C，并返回结点N；
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如果属性列表为空：
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则将节点N作为叶子结点标记为D中类标最多的类，并返回结点N；
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调用AttributeSelectionMethod(D,attributeList)选择最佳的分裂准则splitCriterion;
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将节点N标记为最佳分裂准则splitCriterion;
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如果分裂属性取值是离散的，并且允许决策树进行多叉分裂：
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从属性列表中减去分裂属性，attributeLsit -= splitAttribute;
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对分裂属性的每一个取值j:
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记D中满足j的记录集合为Dj;
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如果Dj为空：
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则新建一个叶子结点F，标记为D中类标最多的类，并且把结点F挂在N下;
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否则：
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递归调用GenerateDecisionTree(Dj,attributeList)得到子树结点Nj，将Nj挂在N下;
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返回结点N;
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算法的1、2、3步骤都
其中的m表示数据集D中类别C的个数，Pi表示D中任意一个记录属于Ci的概率，计算时Pi=(D中属于Ci类的集合的记录个数/|D|)。Info(D)表示将数据集D不同的类分开需要的信息量。
如果了解信息论，就会知道上面的信息Info实际上就是信息论中的熵Entropy，熵表示的是不确定度的度量，如果某个数据集的类别的不确定程度越高，则其熵就越大。比如我们将一个立方体A抛向空中，记落地时着地的面为f1，f1的取值为{1,2,3,4,5,6}，f1的熵entropy(f1)=-(1/6*log(1/6)+...+1/6*log(1/6))=-1*log(1/6)=2.58；现在我们把立方体A换为正四面体B，记落地时着地的面为f2，f2的取值为{1,2,3,4}，f2的熵entropy(1)=-（1/4*log(1/4)+1/4*log(1/4)+1/4*log(1/4)+1/4*log(1/4)) =-log(1/4)=2；如果我们再换成一个球C，记落地时着地的面为f3，显然不管怎么扔着地都是同一个面，即f3的取值为{1}，故其熵entropy(f3)=-1*log(1)=0。可以看到面数越多，熵值也越大，而当只有一个面的球时，熵值为0，此时表示不确定程度为0，也就是着地时向下的面是确定的。
有了上面关于熵的简单理解，我们接着讲信息增益。假设我们选择属性R作为分裂属性，数据集D中，R有k个不同的取值{V1,V2,...,Vk}，于是可将D根据R的值分成k组{D1,D2,...,Dk}，按R进行分裂后，将数据集D不同的类分开还需要的信息量为：
信息增益的定义为分裂前后，两个信息量只差：
信息增益Gain(R)表示属性R给分类带来的信息量，我们寻找Gain最大的属性，就能使分类尽可能的纯，即最可能的把不同的类分开。不过我们发现对所以的属性Info(D)都是一样的，所以求最大的Gain可以转化为求最小的InfoR(D)。这里引入Info(D)只是为了说明背后的原理，方便理解，实现时我们不需要计算Info(D)。举一个例子，数据集D如下：
这个数据集是根据一个人的年龄、收入、是否学生以及信用等级来确定他是否会购买电脑，即最后一列“是否购买电脑”是类标。现在我们用信息增益选出最最佳的分类属性，计算按年龄分裂后的信息量：
整个式子由三项累加而成，第一项为青少年，14条记录中有5条为青少年，其中2（占2/5）条购买电脑，3（占3/5）条不购买电脑。第二项为中年，第三项为老年。类似的，有：
可以得出Info年龄(D)最小，即以年龄分裂后，分得的结果中类标最纯，此时已年龄作为根结点的测试属性，根据青少年、中年、老年分为三个分支：
注意，年龄这个属性用过后，之后的操作就不需要年龄了，即把年龄从attributeList中删掉。往后就按照同样的方法，构建D1,D2,D3对应的决策子树。ID3算法使用的就是基于信息增益的选择属性方法。
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增益比率（gain ratio）
信息增益选择方法有一个很大的缺陷，它总是会倾向于选择属性值多的属性，如果我们在上面的数据记录中加一个姓名属性，假设14条记录中的每个人姓名不同，那么信息增益就会选择姓名作为最佳属性，因为按姓名分裂后，每个组只包含一条记录，而每个记录只属于一类（要么购买电脑要么不购买），因此纯度最高，以姓名作为测试分裂的结点下面有14个分支。但是这样的分类没有意义，它没有任何泛化能力。增益比率对此进行了改进，它引入一个分裂信息：
增益比率定义为信息增益与分裂信息的比率：
我们找GainRatio最大的属性作为最佳分裂属性。如果一个属性的取值很多，那么SplitInfoR(D)会大，从而使GainRatio(R)变小。不过增益比率也有缺点，SplitInfo(D)可能取0，此时没有计算意义；且当SplitInfo(D)趋向于0时，GainRatio(R)的值变得不可信，改进的措施就是在分母加一个平滑，这里加一个所有分裂信息的平均值：
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基尼指数（Gini index）
基尼指数是另外一种数据的不纯度的度量方法，其定义如下：
其中的m仍然表示数据集D中类别C的个数，Pi表示D中任意一个记录属于Ci的概率，计算时Pi=(D中属于Ci类的集合的记录个数/|D|)。如果所有的记录都属于同一个类中，则P1=1，Gini(D)=0，此时不纯度最低。在CART(Classification and Regression Tree)算法中利用基尼指数构造二叉决策树，对每个属性都会枚举其属性的非空真子集，以属性R分裂后的基尼系数为：
D1为D的一个非空真子集，D2为D1在D的补集，即D1+D2=D，对于属性R来说，有多个真子集，即GiniR(D)有多个值，但我们选取最小的那么值作为R的基尼指数。最后：
我们转Gini(R)增量最大的属性作为最佳分裂属性。
http://tech.ddvip.com/2013-11/1384964157206280_2.html