决策树模型是用于解决分类问题的一个模型，它的特点是简答、逻辑清晰、可解释性好。
决策树是基于“树”结构进行决策的。
每个“内部结点”对应于某个属性上的“测试”；
每个分支对应于该测试的一种可能结果（也就是该属性的某个取值）
每个“叶子结点”对应于一个“预测结果”
决策树的学习过程：通过对训练样本的分析来确定“划分属性”
决策树预测过程：将预测示例从根结点开始，沿着划分属性所构成的“判定测试序列”往下走，直到叶子结点。
决策树停止生长的三种条件
①当前结点包含的样本集全属于同一类别
②当先属性集为空，或者所有样本在所有属性上的取值相同
③当前结点包含的样本集合为空
同时，这里附上周志华老师《机器学习》西瓜书上的决策树执行流程
最佳属性选择方法有3类
①根据信息增益ID3判断
②根据信息增益率C4.5判断
③根据CART基尼指数判断
信息增益ID3
在了解信息增益之前呢，我们先提一个概念叫做信息熵：它表示随机变量不确定性的度量。
计算公式如下：
Pk表示的是当前样本集合D中第k类别的样本占总体样本的比例。
信息增益ID3：信息增益=信息熵-条件熵。信息熵代表的是随机变量的不确定性，条件熵代表在某一个条件下，随机变量的不确定性，而信息增益代表了在一个条件下，信息不确定性减少的程度。计算公式为：
前边的Ent(D)是总样本集合D的信息熵；
后边的Ent(Dv)是某个属性所对应取值的信息熵，所乘的系数为该属性每个取值的样本占总样本集合D的比例。
例如：周志华老师的《机器学习》中的西瓜数据集
该数据集有17个训练样本，其中正例（好瓜）有8个，则P1=8/17，反例（坏瓜）有9个，则P2=9/17。
则样本集D的一个信息熵为：
信息增益：以属性“色泽”为例，它对应的3个数据子集分别为D1（色泽=青绿），D2（色泽=乌黑），D3（色泽=浅白）
D1包含编号为1,4,6,10,13,17的6个样本，其中正例有3个，占P1=3/6，反例有3个，占P2=3/6
D2，D3同理，则属性“色泽”的三个子集的信息熵分别为
那么，属性“色泽”的信息增益为：
同理，其他属性的一个信息增益为：
显然“纹理”的信息增益最大，该属性带来的信息不确定性减少的程度最大，所以选这个属性作为划分属性（信息增益相同时，任选其一）。
然后再对“纹理”属性的三个分支下的每个子集进行如上的划分，最终就会得到一棵决策树（没有剪枝过的决策树）。
信息增益率C4.5
信息增益率是基于信息增益提出来的，因为信息增益在计算的时候，它更偏向于取值过多的某个属性。比如咱们把“编号”也当做是一种属性。那么用它你会得到一棵一层决策树，也就是决策树桩。
所以肯定没有比“编号”属性的信息增益更大的属性了。那么就可以得到一棵这样的决策树（这里用到了决策树停止生长条件1：当前结点包含的样本全属于同一类别C，那么就把该结点标记为C类叶结点）
但是这个决策树是不具备泛化能力的，因为测试样本中没有对应于这些编号的样本。
而信息增益率就是为了避免这种情况设计出来的：
这里呢，我们在计算的时候，先从候选划分属性中找出信息增益高于平均水平的，再从中选取信息增益率最高的，这样会增加我们的计算速度。
基尼指数CART
基尼指数反应了从D中随机抽取两个样例，其类别标记不一样的概率。基尼指数越小，则数据集的纯度越高。
计算公式为：
基尼指数反应的是从数据集 D 中随机抽取两个样本，他们类别不一样的概率，那么也就是说基尼指数越小，类别不一样的概率就越小，相反类别一样的概率就大，那么其数据集的纯度就越高，对应的特征就越好。为啥纯度越高，特征就越好？举个例子，假如说一个选择题，对应的备选答案有以下两种情况，第一种情况该选择题有四个备选答案，每个备选答案正确的概率 1/4，第二种情况该选择题有两个备选答案，每个备选答案正确的概率是 1/2,那么这两种情况，哪一种做对的概率高呢？肯定是第二种吧，因为第二种情况的不确定性是最低的，不确定性低了，那它的纯度是不是就高了，因为第一种情况备选答案正确的概率都是 1/4，第二种情况备选答案正确的概率是 1/2。 而对应于这里特征的话，纯度越高，不确定性越低，相反确定性就越高，确定性越高，是不是就越有利于我们进行判断啊？当我们拿到一个样本的进行测试时候，肯定是希望能够以最短的步骤去完成这个样本类别的划分。
所以这里我们选择基尼指数最小的属性作为我们的划分属性。
举例：以属性“色泽”为例，有3种取值：分别为青绿（编号为1,4,6,10,13,14）正例3个，反例3个；乌黑（2,3,7,8,9,15）正例4个，反例2个；浅白（5,11,12,14,16）正例1个，反例4个；
第一个乘数：6/17代表“青绿”的样本占总样本的比例，而3/6代表色泽=青绿时正例和反例占“青绿”样本的比例。
同理，其它属性计算的基尼指数分别为：
“纹理”基尼指数最小（当基尼指数有多个最小值时，任意取其一），则以属性“纹理”为根结点，完成决策树的第一次生长。
至此，决策树最优属性选择方法介绍完毕。前剪纸、后剪纸以及控制过拟合我会在下一篇文章中介绍，谢谢大家。