1.决策树简单描述
决策树是一种基于特征对实例进行分类的树形结构。可以转换成一个if-then规则的集合，也可以看作是定义在特征空间划分上的类的条件概率分布。
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2.决策树学习算法
决策树学习旨在构建一个与训练数据拟合很好，并且复杂度小的决策树。
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1.决策树学习的算法通常是一个递归地选择最优特征，并根据该特征对训练数据进行分割，使得对各个子数据集有一个最好的分类的过程，这一过程对应着对特征空间的划分，也对应着决策树的构建。开始，构建根结点，将所有训练数据都放在根结点，选择一个最优特征，按照这一特征将训练数据集分割成子集，使得各个子集有一个在当前条件下最好的分类。如果这些子集已经能够被基本正确分类，那么构建叶结点，并将这些子集分到所对应的叶结点中去；如果还有子集不能被基本正确分类，那么就对这些子集选择新的最优特征，继续对其进行分割，构建相应的结点。如此递归地进行下去，直至所有训练数据子集被基本正确分类，或者没有合适的特征为止。最后每个子集都被分到叶结点，即都有了明确的类。这就生成了一颗决策树。
2.以上方法生成的决策树可能对训练数据有很好的分类能力，但对未知的测试数据却未必有很好的分类能力，即可能发生过拟合现象。我们需要对已生成的树自下而上进行剪枝，将树变得更简单，从而使它具有更好的泛化能力。具体地，就是去掉过于细分的叶结点，使其回退到父结点，甚至更高的结点，然后将父结点或更高的结点改为新的叶结点。
3.如果特征数量很多，也可以在决策树学习开始的时候，对特征进行选择，只留下对训练数据有足够分类能力的特征。
2.1 特征选择
特征选择在于选取对训练数据具有分类能力的特征，这样可以提高决策树学习的效率。通常特征选择的准则是信息增益或信息增益比。
