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• 基本原理：分而治之，基本就是按照树的节点一级一级走下去。

一、划分选择

信息增益

• 信息熵：如果数据集中第 类样本所占的比例为 ，则 的信息熵为：

         值越小， 则 的纯度越高；

• 信息增益：

        其中 是用于划分样本集的离散属性， 是划分之后产生的分支节点数， 是分支节点在  上的取值为 的样本。信息增益越大，则该属性划分的“纯度”提升越大；

增益率

        其中

注：增益率这个准则偏向于可取值数目较少的属性，所以一般是先从划分属性中找出信息增益高于平均水平的属性，然后再从中选择增益率最高的。

基尼指数

• 基尼值（数据集纯度）

        该式子反应的是从数据集中随机抽取两个样本的标记不一致的概率，故该值越小，则数据集的纯度越高；

• 基尼指数

        一般我们选择基尼指数最小的属性作为最优划分属性；

二、剪枝处理（解决过拟合）

预剪枝

• 若当前结点划分不能提升性能则停止划分，并标记为叶结点。

后剪枝

• 后剪枝：先训练一个完整的决策树，再自底向上判断每一个非叶结点，若其变为叶结点能提升性能，那么久将该子树替换为叶结点。

注：是否提升性能，使用信息增益准则来判断。

三、连续值、缺失值

连续值处理方式

• 一般就是正常二分法；连续值类似数值，离散值类似某些名词。

缺失值处理方式

• 一般都是将确实某属性的某样本划给所有的结点，再将其所在的子结点的属性值调整一下。

四、多变量决策树

• 分裂节点的时候，可按照多个特征属性来决定结点分支。