決策樹學習

決策樹學習（英文：decision tree analysis）係機械學習嘅一種模型，一個決策樹（decision tree）會有若干個節點（node），每個節點代表咗一個考慮緊嘅變數，並且喺接收到一個個案嗰陣，先後噉用呢啲變數作出預測，例如係附圖入面嗰個決策樹噉樣，佢會接收一個個案嘅數據，然後先後噉按照個個案嘅各種變數（性別、年紀、同有幾多個親屬喺船上呀噉）預測嗰個鐵達尼號乘客有幾大機會生還。而一個用決策樹嘅機械學習演算法要做嘅嘢就係用手上嘅數據，砌出一個噉樣嘅決策樹。一個建立決策樹嘅演算法步驟大致如下：

1. 喺淨低嘅「用嚟做預測嘅變數」當中，揀出能夠最有效噉預測到個結果變數嗰個（個演算法可以用資訊熵變化等嘅指標嚟量度「一個變數預測起第個變數上嚟有幾有效」；詳情可以睇資訊論）；
2. 繼續分枝；
3. 返去步驟 1。

一個用嚟預測一個鐵達尼號乘客有幾大機會生還嘅決策樹

例如係以下嘅虛擬碼噉（呢個演算法就係所謂嘅 ID3）：

計吓成個數據庫嘅 information entropy（資訊熵；簡單啲講就係指柞數據有幾接近完全隨機）

For 每一個用嚟做預測嘅變數
    計吓用咗佢分類之後嘅總 entropy
    計吓用咗佢分類之後嘅總 entropy 同成個數據庫嘅 entropy 差幾多（information gain）

揀 information gain 最高嗰個變數嚟分類

For 每一個分咗嘅類，用嗰個類內嘅個案做數據庫，做多次上述嘅過程，直至用嗮所有用嚟做預測嘅變數，或者到咗指定嘅分枝數上限為止。

睇埋

• 機械學習
• 迴歸分析
• 人工神經網絡
• 決策

參考

• James, Gareth; Witten, Daniela; Hastie, Trevor; Tibshirani, Robert (2017). "Tree-Based Methods". An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R. New York: Springer. pp. 303–336. ISBN 978-1-4614-7137-0.