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电商用户消费行为预测与心理建模方法研究.pdf 73页
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电商用户消费行为预测与
心理建模方法研究
计算机软件与理论
二。一七年四月
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硕士学位论文
电商用户消费行为预测与
心理建模方法研究
作者姓名：
学科专业：计算机软件与理论
导IJ币姓名：
刘淇副教授
完成时间： 二O一七年四月
ofScienceand
University
Technology
Adissertationfor
master’Sree
Predictionand
Psychology
E—-commerce
Author’SName：
XianyuZeng
Speciality：
AssociateLiu
Supervisor：
April，2017
中国科学技术大学学位论文原创性声明
本人声明所呈交的学位论文，是本人在导师指导下进行研究工作所取得的
成果。除已特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含任何他人已经发表或撰
写过的研究成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中作了
明确的说明。
作者签名：
中国科学技术大学学位论文授权使用声明
作为申请学位的条件之一，学位论文著作权拥有者授权中国科学技术大学
拥有学位论文的部分使用权，即：学校有权按有关规定向国家有关部门或机构送
交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅，可以将学位论文编入《中国
学位论文全文数据库》等有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描
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时间： 06:59:41
&&&& 阅读：251
&&&& 评论：
&&&& 收藏：0
标签：&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&一、CART分类与回归树
资料转载：
http://dataunion.org/5771.html
&&&&&Classification And Regression Tree(CART)是决策树的一种，并且是非常重要的决策树，属于Top Ten Machine Learning Algorithm。顾名思义，CART算法既可以用于创建分类树（Classification Tree），也可以用于创建回归树（Regression Tree）、模型树（Model Tree），两者在建树的过程稍有差异。CART是二叉树。
1、CART作为分类树
&&&&&&CART作为分类树时，特征属性可以是连续类型也可以是离散类型，但观察属性(即标签属性或者分类属性)必须是离散类型。CART分类树在节点分裂时使用GINI指数，GINI指数是度量数据划分或训练数据集D的不纯度为主。GINI值越小，表明样本的纯净度越高（即该样本只属于同一类的概率越高）。衡量出数据集某个特征所有取值的Gini指数后，就可以得到该特征的Gini Split info，也就是GiniGain。不考虑剪枝情况下，分类决策树递归创建过程中就是每次选择GiniGain最小的节点做分叉点，直至子数据集都属于同一类或者所有特征用光了。
对于离散属性，可能会出现属性取值数N&=3的情况，因为CART是二叉树，此时需要考虑将N&=3个取值的离散特征的处理时也只能有两个分支，这就要通过组合人为的创建二取值序列并取GiniGain最小者作为树分叉决策点。如某特征值具有[‘young’,’middle’,’old’]三个取值,那么二分序列会有如下3种可能性:
[((‘young’,), (‘middle’, ‘old’)), ((‘middle’,), (‘young’, ‘old’)), ((‘old’,), (‘young’, ‘middle’))]。 采用CART算法，就需要分别计算按照上述List中的二分序列做分叉时的Gini指数，然后选取产生最小的GINIGain的二分序列做该特征的分叉二值序列参与树构建的递归。因此，CART不适用于离散特征有多个取值的场景。
&&&&&对于连续属性的处理，类似于C4.5，区别在于CART算法中要以GiniGain最小作为分界点选取标准。是否需要修正？处理过程为：
&&&&&&先把连续属性转换为离散属性再进行处理。虽然本质上属性的取值是连续的，但对于有限的采样数据它是离散的，如果有N条样本，那么我们有N-1种离散化的方法：&=vj的分到左子树，&vj的分到右子树。计算这N-1种情况下最大的信息增益率。另外，对于连续属性先进行排序（升序），只有在决策属性（即分类发生了变化）发生改变的地方才需要切开，这可以显著减少运算量。
&&&&&&（1） 对特征的取值进行升序排序
&&&&&&（2） 两个特征取值之间的中点作为可能的分裂点，将数据集分成两部分，计算每个可能的分裂点的GiniGain。优化算法就是只计算分类属性发生改变的那些特征取值
&&&&&&（3）选择GiniGain最小的分裂点作为该特征的最佳分裂点（注意，若修正则此处需对最佳分裂点的Gini Gain减去log2(N-1)/|D|（N是连续特征的取值个数，D是训练数据数目）
&&&&&必须注意的是：根据离散特征分支划分数据集时，子数据集中不再包含该特征（因为每个分支下的子数据集该特征的取值就会是一样的，信息增益或者Gini Gain将不再变化，这也是C4.5等决策树离散型特征不会被重复选择为节点分裂的属性）；而根据连续特征分支时，各分支下的子数据集必须依旧包含该特征（当然，左右分支各包含的分别是取值小于、大于等于分裂值的子数据集），因为该连续特征再接下来的树分支过程中可能依旧起着决定性作用。
2、CART作为回归树
&&&&&&当数据拥有众多特征并且特征之间关系十分复杂时，构建全局模型的想法就显得太难了，也略显笨拙。而且，实际生活中很多问题都是非线性的，不可能使用全局线性模型来拟合任何数据。一种可行的方法是将数据集切分成很多份易建模的数据，然后利用线性回归技术来建模。如果首次切分后仍然难以拟合线性模型就继续切分。在这种切分方式下，树结构和回归法就相当有用。
&&&&&&回归树要求观察属性是连续类型，由于节点分裂选择特征属性时通常使用最小绝对偏差（LAD）或者最小二乘偏差（LSD）法，因此通常特征属性也是连续类型。
&&&&&&以最小绝对偏差（LAD）为例
&&&&&&(1)先令最佳方差为无限大bestVar=inf。
&&&&&&(2)依次计算根据某特征（FeatureCount次迭代）划分数据后的总方差currentVar（，计算方法为：划分后左右子数据集的总方差之和），如果currentVar
&&&&&&(3)返回最佳分支特征、分支特征值（离散特征则为二分序列、连续特征则为分裂点的值），左右分支子数据集。
3、CART作为模型树
&&&&&&用树来对数据建模，除了把叶节点简单地设定为常数值之外，还有一种方法是把叶节点设定为分段线性函数，这里所谓的分段线性（piecewise linear)是指模型由多个线性片段组成，这就是模型树。模型树的可解释性是它优于回归树的特点之一。另外，模型树也具有更髙的预测准确度。
&&&&&&模型树的创建过程大体上与回归树是一样的，区别就在于递归过程中最佳分支特征选取时差值的计算。对于模型树：给定的数据集先用线性的模型来对它进行拟合，然后计算真实的目标值与模型预测值间的差值，将这些差值的平方求和就得到了所需的总差值，最后依然选取总差值最小的特征做分支特征。至于线性回归采用哪种解法，就要参看线性回归模型的求解了。
在网上看到一篇对从代码层面理解gbdt比较好的文章，转载记录一下：
& & & &GBDT(Gradient&Boosting&Decision&Tree)&又叫&MART（Multiple&Additive&Regression&Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力（generalization)较强的算法。近些年更因为被用于搜索排序的模型而引起大家关注。
后记：发现GBDT除了我描述的残差版本外还有另一种GBDT描述，两者大概相同，但求解方法（Gradient应用）不同。其区别和另一版本的介绍链接。由于另一版本介绍博客中亦有不少错误，建议大家还是先看本篇，再跳到另一版本描述，这个顺序当能两版本都看懂。
第1~4节：GBDT算法内部究竟是如何工作的？
第5节：它可以用于解决哪些问题？
第6节：它又是怎样应用于搜索排序的呢？&
在此先给出我比较推荐的两篇英文文献，喜欢英文原版的同学可直接阅读：
【1】Boosting&Decision&Tree入门教程&
【2】LambdaMART用于搜索排序入门教程&
GBDT主要由三个概念组成：Regression&Decistion&Tree（即DT)，Gradient&Boosting（即GB)，Shrinkage&(算法的一个重要演进分枝，目前大部分源码都按该版本实现）。搞定这三个概念后就能明白GBDT是如何工作的，要继续理解它如何用于搜索排序则需要额外理解RankNet概念，之后便功德圆满。下文将逐个碎片介绍，最终把整张图拼出来。
一、&DT：回归树&Regression&Decision&Tree
提起决策树（DT,&Decision&Tree)&绝大部分人首先想到的就是C4.5分类决策树。但如果一开始就把GBDT中的树想成分类树，那就是一条歪路走到黑，一路各种坑，最终摔得都要咯血了还是一头雾水说的就是LZ自己啊有木有。咳嗯，所以说千万不要以为GBDT是很多棵分类树。决策树分为两大类，回归树和分类树。前者用于预测实数值，如明天的温度、用户的年龄、网页的相关程度；后者用于分类标签值，如晴天/阴天/雾/雨、用户性别、网页是否是垃圾页面。这里要强调的是，前者的结果加减是有意义的，如10岁+5岁-3岁=12岁，后者则无意义，如男+男+女=到底是男是女？&GBDT的核心在于累加所有树的结果作为最终结果，就像前面对年龄的累加（-3是加负3），而分类树的结果显然是没办法累加的，所以GBDT中的树都是回归树，不是分类树，这点对理解GBDT相当重要（尽管GBDT调整后也可用于分类但不代表GBDT的树是分类树）。那么回归树是如何工作的呢？
下面我们以对人的性别判别/年龄预测为例来说明，每个instance都是一个我们已知性别/年龄的人，而feature则包括这个人上网的时长、上网的时段、网购所花的金额等。
作为对比，先说分类树，我们知道C4.5分类树在每次分枝时，是穷举每一个feature的每一个阈值，找到使得按照feature&=阈值，和feature&阈值分成的两个分枝的熵最大的feature和阈值（熵最大的概念可理解成尽可能每个分枝的男女比例都远离1:1），按照该标准分枝得到两个新节点，用同样方法继续分枝直到所有人都被分入性别唯一的叶子节点，或达到预设的终止条件，若最终叶子节点中的性别不唯一，则以多数人的性别作为该叶子节点的性别。
回归树总体流程也是类似，不过在每个节点（不一定是叶子节点）都会得一个预测值，以年龄为例，该预测值等于属于这个节点的所有人年龄的平均值。分枝时穷举每一个feature的每个阈值找最好的分割点，但衡量最好的标准不再是最大熵，而是最小化均方差--即（每个人的年龄-预测年龄）^2&的总和&/&N，或者说是每个人的预测误差平方和&除以&N。这很好理解，被预测出错的人数越多，错的越离谱，均方差就越大，通过最小化均方差能够找到最靠谱的分枝依据。分枝直到每个叶子节点上人的年龄都唯一（这太难了）或者达到预设的终止条件（如叶子个数上限），若最终叶子节点上人的年龄不唯一，则以该节点上所有人的平均年龄做为该叶子节点的预测年龄。若还不明白可以Google&"Regression&Tree"，或阅读本文的第一篇论文中Regression&Tree部分。
二、&GB：梯度迭代&Gradient&Boosting
好吧，我起了一个很大的标题，但事实上我并不想多讲Gradient&Boosting的原理，因为不明白原理并无碍于理解GBDT中的Gradient&Boosting。喜欢打破砂锅问到底的同学可以阅读这篇英文wiki
Boosting，迭代，即通过迭代多棵树来共同决策。这怎么实现呢？难道是每棵树独立训练一遍，比如A这个人，第一棵树认为是10岁，第二棵树认为是0岁，第三棵树认为是20岁，我们就取平均值10岁做最终结论？--当然不是！且不说这是投票方法并不是GBDT，只要训练集不变，独立训练三次的三棵树必定完全相同，这样做完全没有意义。之前说过，GBDT是把所有树的结论累加起来做最终结论的，所以可以想到每棵树的结论并不是年龄本身，而是年龄的一个累加量。GBDT的核心就在于，每一棵树学的是之前所有树结论和的残差，这个残差就是一个加预测值后能得真实值的累加量。比如A的真实年龄是18岁，但第一棵树的预测年龄是12岁，差了6岁，即残差为6岁。那么在第二棵树里我们把A的年龄设为6岁去学习，如果第二棵树真的能把A分到6岁的叶子节点，那累加两棵树的结论就是A的真实年龄；如果第二棵树的结论是5岁，则A仍然存在1岁的残差，第三棵树里A的年龄就变成1岁，继续学。这就是Gradient&Boosting在GBDT中的意义，简单吧。
三、&GBDT工作过程实例。
还是年龄预测，简单起见训练集只有4个人，A,B,C,D，他们的年龄分别是14,16,24,26。其中A、B分别是高一和高三学生；C,D分别是应届毕业生和工作两年的员工。如果是用一棵传统的回归决策树来训练，会得到如下图1所示结果：
现在我们使用GBDT来做这件事，由于数据太少，我们限定叶子节点做多有两个，即每棵树都只有一个分枝，并且限定只学两棵树。我们会得到如下图2所示结果：
在第一棵树分枝和图1一样，由于A,B年龄较为相近，C,D年龄较为相近，他们被分为两拨，每拨用平均年龄作为预测值。此时计算残差（残差的意思就是：&A的预测值&+&A的残差&=&A的实际值），所以A的残差就是16-15=1（注意，A的预测值是指前面所有树累加的和，这里前面只有一棵树所以直接是15，如果还有树则需要都累加起来作为A的预测值）。进而得到A,B,C,D的残差分别为-1,1，-1,1。然后我们拿残差替代A,B,C,D的原值，到第二棵树去学习，如果我们的预测值和它们的残差相等，则只需把第二棵树的结论累加到第一棵树上就能得到真实年龄了。这里的数据显然是我可以做的，第二棵树只有两个值1和-1，直接分成两个节点。此时所有人的残差都是0，即每个人都得到了真实的预测值。
换句话说，现在A,B,C,D的预测值都和真实年龄一致了。Perfect!：
A:&14岁高一学生，购物较少，经常问学长问题；预测年龄A&=&15&–&1&=&14
B:&16岁高三学生；购物较少，经常被学弟问问题；预测年龄B&=&15&+&1&=&16
C:&24岁应届毕业生；购物较多，经常问师兄问题；预测年龄C&=&25&–&1&=&24
D:&26岁工作两年员工；购物较多，经常被师弟问问题；预测年龄D&=&25&+&1&=&26&
那么哪里体现了Gradient呢？其实回到第一棵树结束时想一想，无论此时的cost&function是什么，是均方差还是均差，只要它以误差作为衡量标准，残差向量(-1,&1,&-1,&1)都是它的全局最优方向，这就是Gradient。
讲到这里我们已经把GBDT最核心的概念、运算过程讲完了！没错就是这么简单。不过讲到这里很容易发现三个问题：
1）既然图1和图2&最终效果相同，为何还需要GBDT呢？
答案是过拟合。过拟合是指为了让训练集精度更高，学到了很多”仅在训练集上成立的规律“，导致换一个数据集当前规律就不适用了。其实只要允许一棵树的叶子节点足够多，训练集总是能训练到100%准确率的（大不了最后一个叶子上只有一个instance)。在训练精度和实际精度（或测试精度）之间，后者才是我们想要真正得到的。
我们发现图1为了达到100%精度使用了3个feature（上网时长、时段、网购金额），其中分枝“上网时长&1.1h”&很显然已经过拟合了，这个数据集上A,B也许恰好A每天上网1.09h,&B上网1.05小时，但用上网时间是不是&1.1小时来判断所有人的年龄很显然是有悖常识的；
相对来说图2的boosting虽然用了两棵树&，但其实只用了2个feature就搞定了，后一个feature是问答比例，显然图2的依据更靠谱。（当然，这里是LZ故意做的数据，所以才能靠谱得如此狗血。实际中靠谱不靠谱总是相对的）&Boosting的最大好处在于，每一步的残差计算其实变相地增大了分错instance的权重，而已经分对的instance则都趋向于0。这样后面的树就能越来越专注那些前面被分错的instance。就像我们做互联网，总是先解决60%用户的需求凑合着，再解决35%用户的需求，最后才关注那5%人的需求，这样就能逐渐把产品做好，因为不同类型用户需求可能完全不同，需要分别独立分析。如果反过来做，或者刚上来就一定要做到尽善尽美，往往最终会竹篮打水一场空。
2）Gradient呢？不是“G”BDT么？
&到目前为止，我们的确没有用到求导的Gradient。在当前版本GBDT描述中，的确没有用到Gradient，该版本用残差作为全局最优的绝对方向，并不需要Gradient求解.
3）这不是boosting吧？Adaboost可不是这么定义的。
这是boosting，但不是Adaboost。GBDT不是Adaboost&Decistion&Tree。就像提到决策树大家会想起C4.5，提到boost多数人也会想到Adaboost。Adaboost是另一种boost方法，它按分类对错，分配不同的weight，计算cost&function时使用这些weight，从而让“错分的样本权重越来越大，使它们更被重视”。Bootstrap也有类似思想，它在每一步迭代时不改变模型本身，也不计算残差，而是从N个instance训练集中按一定概率重新抽取N个instance出来（单个instance可以被重复sample），对着这N个新的instance再训练一轮。由于数据集变了迭代模型训练结果也不一样，而一个instance被前面分错的越厉害，它的概率就被设的越高，这样就能同样达到逐步关注被分错的instance，逐步完善的效果。Adaboost的方法被实践证明是一种很好的防止过拟合的方法，但至于为什么则至今没从理论上被证明。GBDT也可以在使用残差的同时引入Bootstrap&re-sampling，GBDT多数实现版本中也增加的这个选项，但是否一定使用则有不同看法。re-sampling一个缺点是它的随机性，即同样的数据集合训练两遍结果是不一样的，也就是模型不可稳定复现，这对评估是很大挑战，比如很难说一个模型变好是因为你选用了更好的feature，还是由于这次sample的随机因素。
四、Shrinkage&
Shrinkage（缩减）的思想认为，每次走一小步逐渐逼近结果的效果，要比每次迈一大步很快逼近结果的方式更容易避免过拟合。即它不完全信任每一个棵残差树，它认为每棵树只学到了真理的一小部分，累加的时候只累加一小部分，通过多学几棵树弥补不足。用方程来看更清晰，即
没用Shrinkage时：（yi表示第i棵树上y的预测值，&y(1~i)表示前i棵树y的综合预测值）
y(i+1)&=&残差(y1~yi)，&其中：&残差(y1~yi)&=&&y真实值&-&y(1&~&i)
y(1&~&i)&=&SUM(y1,&...,&yi)
Shrinkage不改变第一个方程，只把第二个方程改为：&
y(1&~&i)&=&y(1&~&i-1)&+&step&*&yi
即Shrinkage仍然以残差作为学习目标，但对于残差学习出来的结果，只累加一小部分（step*残差）逐步逼近目标，step一般都比较小，如0.01~0.001（注意该step非gradient的step），导致各个树的残差是渐变的而不是陡变的。直觉上这也很好理解，不像直接用残差一步修复误差，而是只修复一点点，其实就是把大步切成了很多小步。本质上，Shrinkage为每棵树设置了一个weight，累加时要乘以这个weight，但和Gradient并没有关系。这个weight就是step。就像Adaboost一样，Shrinkage能减少过拟合发生也是经验证明的，目前还没有看到从理论的证明。
五、&GBDT的适用范围
该版本GBDT几乎可用于所有回归问题（线性/非线性），相对logistic&regression仅能用于线性回归，GBDT的适用面非常广。亦可用于二分类问题（设定阈值，大于阈值为正例，反之为负例）。
六、&搜索引擎排序应用&RankNet
搜索排序关注各个doc的顺序而不是绝对值，所以需要一个新的cost&function，而RankNet基本就是在定义这个cost&function，它可以兼容不同的算法（GBDT、神经网络...）。
实际的搜索排序使用的是LambdaMART算法，必须指出的是由于这里要使用排序需要的cost&function，LambdaMART迭代用的并不是残差。Lambda在这里充当替代残差的计算方法，它使用了一种类似Gradient*步长模拟残差的方法。这里的MART在求解方法上和之前说的残差略有不同，其区别描述。
就像所有的机器学习一样，搜索排序的学习也需要训练集，这里一般是用人工标注实现，即对每一个(query,doc)&pair给定一个分值（如1,2,3,4）,分值越高表示越相关，越应该排到前面。然而这些绝对的分值本身意义不大，例如你很难说1分和2分文档的相关程度差异是1分和3分文档差距的一半。相关度本身就是一个很主观的评判，标注人员无法做到这种定量标注，这种标准也无法制定。但标注人员很容易做到的是”AB都不错，但文档A比文档B更相关，所以A是4分，B是3分“。RankNet就是基于此制定了一个学习误差衡量方法，即cost&function。具体而言，RankNet对任意两个文档A,B，通过它们的人工标注分差，用sigmoid函数估计两者顺序和逆序的概率P1。然后同理用机器学习到的分差计算概率P2（sigmoid的好处在于它允许机器学习得到的分值是任意实数值，只要它们的分差和标准分的分差一致，P2就趋近于P1）。这时利用P1和P2求的两者的交叉熵，该交叉熵就是cost&function。它越低说明机器学得的当前排序越趋近于标注排序。为了体现NDCG的作用（NDCG是搜索排序业界最常用的评判标准），RankNet还在cost&function中乘以了NDCG。
好，现在我们有了cost&function，而且它是和各个文档的当前分值yi相关的，那么虽然我们不知道它的全局最优方向，但可以求导求Gradient，Gradient即每个文档得分的一个下降方向组成的N维向量，N为文档个数（应该说是query-doc&pair个数）。这里仅仅是把”求残差“的逻辑替换为”求梯度“，可以这样想：梯度方向为每一步最优方向，累加的步数多了，总能走到局部最优点，若该点恰好为全局最优点，那和用残差的效果是一样的。这时套到之前讲的逻辑，GDBT就已经可以上了。那么最终排序怎么产生呢？很简单，每个样本通过Shrinkage累加都会得到一个最终得分，直接按分数从大到小排序就可以了（因为机器学习产生的是实数域的预测分，极少会出现在人工标注中常见的两文档分数相等的情况，几乎不同考虑同分文档的排序方式）
另外，如果feature个数太多，每一棵回归树都要耗费大量时间，这时每个分支时可以随机抽一部分feature来遍历求最优（）。
标签：&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&原文：http://www.cnblogs.com/peizhe123/p/6105696.html
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