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    基于決策樹的知識獲取方法研究

    2011-05-11 04:02:34
    制造業(yè)自動化 2011年8期
    關(guān)鍵詞:剪枝網(wǎng)卡決策樹

    張 晶

    (聊城大學(xué) 東昌學(xué)院 電子科學(xué)系,聊城 252000)

    基于決策樹的知識獲取方法研究

    張 晶

    (聊城大學(xué) 東昌學(xué)院 電子科學(xué)系,聊城 252000)

    1 決策樹知識獲取方法

    知識獲取是指從大量數(shù)據(jù)中去除無用信息、提取有用信息的過程。決策樹學(xué)習(xí)的目的就是從大量實例中歸納出以決策樹形式表示的知識,因此決策樹的學(xué)習(xí)過程就是一種知識獲取過程。所以可以把決策樹的學(xué)習(xí)與知識獲取問題聯(lián)系起來,從而把知識獲取問題轉(zhuǎn)換為決策樹的學(xué)習(xí)問題,從而實現(xiàn)知識的自動獲取。

    由于決策樹知識獲取即為決策樹學(xué)習(xí),而決策樹學(xué)習(xí)的核心就是決策樹的學(xué)習(xí)算法,因此研究決策樹的知識獲取方法實際上也就是研究決策樹的學(xué)習(xí)算法。所以在此就可以直接利用這一算法生成決策樹,以實現(xiàn)通過決策樹進行知識的自動獲?。礄C器學(xué)習(xí))。

    1.1 生成樹的構(gòu)造算法

    決策樹構(gòu)造可以分為兩步進行。第一步,決策樹的生成:通過訓(xùn)練樣本集生成決策樹的過程。在一般情況下,訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集是根據(jù)實際需要由歷史的、綜合性的、用于數(shù)據(jù)分析處理的數(shù)據(jù)集。第二步,決策樹的剪枝:決策樹的剪枝就是對上一階段生成的決策樹進行檢驗、修正的過程。主要是用新的樣本數(shù)據(jù)集(稱為測試數(shù)據(jù)集)中的數(shù)據(jù)校驗決策樹生成過程中產(chǎn)生的初步規(guī)則,將那些影響預(yù)測準(zhǔn)確性的分枝剪除掉。

    在決策樹生成的過程中,訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集作為輸入的內(nèi)容,決策樹作為最終的輸出結(jié)果。決策樹的每一個決策節(jié)點對應(yīng)著要進行分類的下一個決策屬性(測試屬性),分支則對應(yīng)著按該屬性進一步劃分的取值特征,葉子代表類或者類的分布。首先,根據(jù)用戶的實際需要選擇類別標(biāo)識屬性及其決策樹的決策屬性集,決策屬性集是指在候選屬性中選擇屬性集,然后構(gòu)造決策樹。決策樹歸納的基本算法被稱為貪心算法,是以自頂向下遞歸各個擊破的方式來構(gòu)造決策樹。

    其算法描述如下:

    1)樹從表示訓(xùn)練樣本的單個節(jié)點作為起始點。

    2)如果樣本屬于同一類,則該節(jié)點將成為葉節(jié)點,并用該類做標(biāo)記。

    3)否則,算法將選擇最有分類能力的屬性作為決策樹的當(dāng)前節(jié)點。

    4)根據(jù)當(dāng)前決策節(jié)點屬性取值的不同,將訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集劃分為若干子集。每個取值形成一個分枝。根據(jù)上一步得到一個子集,重復(fù)進行上面步驟,最后遞歸形成每個劃分樣本上的決策樹。

    5)如果某個屬性出現(xiàn)在一個節(jié)點上,就不能在該節(jié)點的任何后代中考慮它。

    遞歸劃分步驟當(dāng)且僅當(dāng)下列條件之一成立時結(jié)束:

    1)給定節(jié)點的所有樣本屬于同一類。

    2)剩余的屬性可以用來進一步劃分樣本。在這種情況下,通過多數(shù)表決的形式,將給定的節(jié)點轉(zhuǎn)換成葉節(jié)點,并以樣本中元組個數(shù)最多的類別作為類別標(biāo)記; 同時,還可以存放該節(jié)點樣本的類別分布。

    3)如果某一個分枝test_attribut=ai沒有樣本,則以該樣本的多數(shù)類來創(chuàng)建一個樹葉。

    假設(shè)用F 代表當(dāng)前樣本集,當(dāng)前候選屬性集用F.attributelist表示,則 C4.5算法C4.5formtree(F,F(xiàn).attributelist)的偽代碼如下:

    1)創(chuàng)建根節(jié)點M;

    2)IF F都屬于同一類C,則返回M為葉節(jié)點,標(biāo)記為類C;

    3)IF F.attributelist為空 OR F中所剩的樣本數(shù)少于某給定值則返回M

    為葉節(jié)點,標(biāo)記M為F中出現(xiàn)最多的類;

    4)FOR EACH F.attributelist中的屬性

    計算信息增益率information gain ratio;

    5)M的測試屬性test.attribute = F.attributelist具有最高信息增益率的屬性;

    6)IF 測試屬性為連續(xù)型則找到該屬性的分割閾值;

    7)FOR EACH 由節(jié)點M一個新的葉子節(jié)點

    {IF 該葉子節(jié)點對應(yīng)的樣本子集 F 為空

    則分裂此葉子節(jié)點生成新葉節(jié)點,將其標(biāo)記為 F 中出現(xiàn)最多的類

    ELSE

    在該葉子節(jié)點上執(zhí)行 C4.5formtree(F,F(xiàn).attributelist),繼續(xù)對它分裂;}

    決策樹是由訓(xùn)練集構(gòu)造的,所以它能正確處理訓(xùn)練集中的大部分記錄。事實說明,這樣將會導(dǎo)致決策樹非常復(fù)雜,使得決策樹不平衡,個別分支很長,這就需要對決策樹進行剪枝。決策樹的剪枝就是指用單個的葉節(jié)點來替換整個子樹。

    1.2 轉(zhuǎn)化規(guī)則算法

    決策樹生成以后,需要從決策樹中提取分類規(guī)則,一般需要兩個步驟,先獲得簡單規(guī)則,然后再精簡規(guī)則屬性。

    1)獲得簡單規(guī)則:對于已經(jīng)生成的決策樹,可以非常容易地從中提取分類規(guī)則,并以if-then的形式表示。對從根節(jié)點到樹葉的每條路徑創(chuàng)建一個規(guī)則,沿著給定路徑上的每個屬性值對形成規(guī)則前件(if部分)的一個合取項,葉節(jié)點包含類預(yù)測,形成規(guī)則后件(then部分)。If-then規(guī)則易于理解,特別是當(dāng)給定的樹很大時。

    2)精簡規(guī)則屬性:從決策樹上直接獲得的簡單規(guī)則,有可能包含了許多無關(guān)屬性,在不影響規(guī)則預(yù)測效果的情況下,應(yīng)該盡量刪除那些不必要的條件。

    設(shè)規(guī)則的形式為W

    if C then CLASS E

    精簡之后的規(guī)則形式為R-

    if C-then CLASS E其中C-是從C中刪除條件Q之后的形式。這樣,規(guī)則W-覆蓋的實例可分為以下4個部分:滿足條件C,屬于類E的;滿足條件C,屬于其他類的;滿足條件C-,但不滿足條件Q,屬于類E的;滿足條件C-,但不滿足條件Q,屬于其他類的,以上四類實例分別用Y1,F(xiàn)1,Y2,F(xiàn)2來表示。

    規(guī)則W覆蓋了Y1+F1個實例,其中誤判實例數(shù)目為F1。規(guī)則R-覆蓋了Y1+F1+Y2+F2。所以規(guī)則R的誤判概率為UCF(F1,Y1+F1),規(guī)則 R-的誤判概率為 UCF(F1+ F2,Y1+ F1+ Y2+ F2) 。如果 UCF(F1,Y1+ F1)≥ UCF(F1+ F2,Y1+F1+Y2+F2) ,則可以從條件C中刪除條件Q。

    獲得最優(yōu)規(guī)則的前件集是一個重要問題。Quinlan 提出了一種貪婪搜索方法,即每次從條件集合中刪除一個對預(yù)測效果影響最小的條件,如果刪除該條件后,誤判概率減少了,則上述過程繼續(xù)。如果刪除后,誤判概率增加了,則不能夠刪除該條件,而整個精簡過程也同時結(jié)束。

    將決策樹轉(zhuǎn)化為規(guī)則后,因為他們是易于理解的,所以它們可以構(gòu)成專家系統(tǒng)的基礎(chǔ)。對規(guī)則的剪枝將比對樹的剪枝算法提供更高的準(zhǔn)確率,原因是規(guī)則的剪枝等價于在樹的剪枝中只剪一個葉節(jié)點,而這在樹的剪枝中是無法做到的。

    2 決策樹構(gòu)造應(yīng)用舉例

    為了驗證構(gòu)造決策樹方法在系統(tǒng)知識獲取上的有效性,選取網(wǎng)絡(luò)設(shè)備信息中的7種屬性組成故 障 識 別 參 數(shù) 集 B。B= {B1,B2,B3,B4,B5,B6,B7},其中B1代表網(wǎng)卡狀態(tài)、B2代表配置是否正確、B3代表CPU利用率、B4代表DISK利用率、B5代表網(wǎng)卡收包錯誤率、B6代表是否重啟動、B7代表網(wǎng)卡是否捕獲到包,共60個樣本實例來建立故障決策樹,其中選取20個作為測試數(shù)據(jù)。選取的樣本數(shù)據(jù)如表1所示。

    表1 選取的樣本數(shù)據(jù)

    產(chǎn)生的故障決策樹如圖1所示,最終屬性“配置是否正確”為決策樹的根,將“配置是否正確”的值分為2段,左子樹和右子樹。而后在2個分枝的基礎(chǔ)上以相同的屬性選擇算法遞歸構(gòu)造各自的子節(jié)點以及最終的葉節(jié)點,這里得到的決策樹結(jié)構(gòu)比較簡單。當(dāng)數(shù)據(jù)樣本變得很大,故障類別也很豐富的時候,會形成一個較為復(fù)雜的決策樹,得出的規(guī)則更適合用于故障的識別。

    圖1 產(chǎn)生的故障決策樹

    從樹根遍歷整個決策樹,得到的7條分類規(guī)則如下所示:

    if配置正確,網(wǎng)卡不能捕獲到包,then 出現(xiàn)硬件故障;

    if配置正確,網(wǎng)卡能夠捕獲到包,then 出現(xiàn)安全問題;

    if配置不正確,網(wǎng)卡不能捕獲到包,CPU利用率≤50,then 正常;

    if配置不正確,網(wǎng)卡不能捕獲到包,CPU利用率>50,沒有重啟,then 版本更新;

    if配置不正確,網(wǎng)卡不能捕獲到包,CPU利用率>50,已經(jīng)重啟,then 硬件故障;

    if配置不正確,網(wǎng)卡能夠捕獲到包,網(wǎng)卡收包錯誤率≤20,then 配置錯誤;

    if配置不正確,網(wǎng)卡能夠捕獲到包,網(wǎng)卡收包錯誤率>20,then 正常;

    這些規(guī)則表現(xiàn)了故障的特征。最后把這些規(guī)則存入知識庫,利用它對故障分類提供決策依據(jù),并給出故障原因。

    3 決策樹知識獲取性能分析

    就目前的知識獲取方法而言,主要包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、Petri網(wǎng)等,它們與決策樹比較如下:

    1)決策樹與Petri網(wǎng)一樣,知識獲取過程簡單、計算復(fù)雜度低,但決策樹能實現(xiàn)知識的自動獲取,而Petri網(wǎng)的構(gòu)建是由人工完成的。

    2)遺傳算法雖然也能實現(xiàn)知識的自動獲取,但它的計算復(fù)雜度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于決策樹,并且它只是一種知識獲取方法,不能實現(xiàn)知識表示,而決策樹是把知識的獲取與表示融于一身的。

    3)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與決策樹一樣,不僅可以實現(xiàn)知識的自動獲取,并且也能實現(xiàn)知識的表示;但與決策樹相比較,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)收斂速度稍慢、網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的確定困難,而且它的適應(yīng)性差,系統(tǒng)的任何變化都需要重新訓(xùn)練。

    4 結(jié)束語

    決策樹知識獲取方法具有知識獲取過程簡單、計算復(fù)雜度低、適應(yīng)性強的特點,并且能夠?qū)崿F(xiàn)知識獲取與知識表示的融合,是一個性能優(yōu)良的自動知識獲取方法(即機器學(xué)習(xí)方法)。

    [1]朱福喜, 朱三元, 伍春香. 人工智能基礎(chǔ)教程[M]. 清華大學(xué)出版社, 2006: 78-83.

    [2]田盛豐, 等. 人工智能與知識工程[M]. 中國鐵道出版社,1999: 121-127.

    [3]Shyi-Ming Chen, Jyh-Sheng Ke, Jin-Fu Chang. Knowledge representation using fuzzy Petrinets. Knowledge and Data Engineering IEEE Transactions, 1990, 2: 311-319.

    [4]Crosbie, Mark, and Gene Spafford. Applying Genetic Programnning to IntrusionDetection. The AAAI Fall Symposium on Genetic Programming, 2003: 1-8.

    Based on the decision tree of knowledge acquisition method

    ZHANG Jing

    本文以決策樹理論為基礎(chǔ),提出了基于決策樹知識獲取的方法。該方法充分利用決策樹把知識表示與獲取融于一身的優(yōu)點,使知識表示與知識獲取同時進行,克服了傳統(tǒng)人工智能系統(tǒng)中知識表示與知識獲取分離的缺點。

    決策樹;知識獲?。回澬乃惴?/p>

    張晶(1975-),女,山東聊城人,講師,碩士,研究方向為計算機軟件與理論。

    TP391

    A

    1009-0134(2011)4(下)-0154-03

    10.3969/j.issn.1009-0134.2011.4(下).46

    2010-12-22

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