暑假打算吃透一本书叫《机器学习》，大家也亲切的叫它西瓜书，看完决策树这部分想做做总结，虽然几年前对决策树的知识就有点印象，但是我发现现在又有了很多新的收获。

一、基本流程

二、划分选择

三、剪枝处理

四、连续与缺失值

五、多变量决策树

六、房价数据集的决策树算法python实现

决策树（decision tree）是一类常见的机器学习算法，它是基于树结构来进行决策的。

——“这是好瓜吗？”

——“它的颜色是青绿色的、根蒂是蜷缩的、敲声是......，所以结论是：这是个好瓜”。

以上，为了给好瓜坏瓜分类，我们要回答不同瓜的不同属性，来帮助我们判断。

图1. 这是一棵决策树

叶子结点就对应我们的决策结果，其它的根节点和内部节点就对应于一个属性测试。决策树学习的目的就是为了产生一棵泛化能力强，即处理未见事例能力强的决策树。

决策树学习的关键就是如何选择最优划分属性，也就是找到上面图中为什么要选择“色泽”属性作为根节点的理由，以及在接下来的划分中，为什么要选择该划分属性的理由。

著名的ID3决策树学习算法就是以信息增益为准则来选择划分属性，下面这个图（不是西瓜的例子了，是我之前整理的，关于得病与否的例子）在14个样本中，yes=9个，no=5个，此时信息熵=-(9/14*log(9/14)+5/14*log(5/14))=0.940286&