1. 什么是决策树/判定树（decision tree)?
判定树是一个类似于流程图的树结构：其中，每个内部结点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个属性输出，而每个树叶结点代表类或类分布。树的最顶层是根结点。
2. 机器学习中分类方法中的一个重要算法
3. 构造决策树的基本算法
3.1 熵（entropy）概念：
信息和抽象，如何度量？
1948年，香农提出了 ”信息熵(entropy)“的概念：一条信息的信息量大小和它的不确定性有直接的关系，要搞清楚一件非常非常不确定的事情，或者是我们一无所知的事情，需要了解大量信息==>信息量的度量就等于不确定性的多少。
例子：猜世界杯冠军，假如一无所知，猜多少次？（每个队夺冠的几率不是相等的）比如说，有32支队伍，问题是在不在1-16中？在不在1-8中？在不在1-4中？
比特(bit)来衡量信息的多少：
变量的不确定性越大，熵也就越大。
3.2 决策树归纳算法 （ID3）
1970-1980， J.Ross. Quinlan, ID3算法
选择属性判断结点
信息增益(Information Gain)：Gain(A) = Info(D) - Infor_A(D)
Gain(A)表示：通过A来作为节点分类获取了多少信息
举例：
类似，Gain(income) = 0.029, Gain(student) = 0.151, Gain(credit_rating)=0.048
所以，选择age作为第一个根节点
算法：
- 树以代表训练样本的单个结点开始（步骤1）。
- 如果样本都在同一个类，则该结点成为树叶，并用该类标号（步骤2 和3）。
- 否则，算法使用称为信息增益的基于熵的度量作为启发信息，选择能够最好地将样本分类的属性（步骤6）。该属性成为该结点的“测试”或“判定”属性（步骤7）。在算法的该版本中，
- 所有的属性都是分类的，即离散值。连续属性必须离散化。
- 对测试属性的每个已知的值，创建一个分枝，并据此划分样本（步骤8-10）。
- 算法使用同样的过程，递归地形成每个划分上的样本判定树。一旦一个属性出现在一个结点上，就不必该结点的任何后代上考虑它（步骤13）。
- 递归划分步骤仅当下列条件之一成立停止：
- (a) 给定结点的所有样本属于同一类（步骤2 和3）。
- (b) 没有剩余属性可以用来进一步划分样本（步骤4）。在此情况下，使用多数表决（步骤5）。
- 这涉及将给定的结点转换成树叶，并用样本中的多数所在的类标记它。替换地，可以存放结
- 点样本的类分布。
- (c) 分枝
- test_attribute = a i 没有样本（步骤11）。在这种情况下，以 samples 中的多数类
- 创建一个树叶（步骤12）
3.3 其他算法：
C4.5: Quinlan
Classification and Regression Trees (CART): (L. Breiman, J. Friedman, R. Olshen, C. Stone)
共同点：都是贪心算法，自上而下(Top-down approach)
区别：属性选择度量方法不同： C4.5 （gain ratio), CART(gini index), ID3 (Information Gain)
如何处理连续性变量的属性？ 离散化！
4 树剪枝叶 （避免overfitting)
一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合，但是在训练数据外的数据集上却不能很好的拟合数据。此时我们就叫这个假设出现了overfitting的现象。出现这种现象的主要原因是训练数据中存在噪音或者训练数据太少。而解决overfit的方法主要有两种：提前停止树的增长或者对已经生成的树按照一定的规则进行后剪枝。一般来说，有前剪枝和后剪枝两种策略。
5 决策树优缺点
优点：
直观，便于理解，小规模数据集有效
缺点：
处理连续变量不好
类别较多时，错误增加的比较快
可规模性一般