一、树模型与决策树基础

决策树概念：从根节点开始一步步走到叶子节点得出决策，所有数据最终都会落到叶子节点，既可用于分类，也可用于回归。

树的组成

    根节点：第一个选择点。

    非叶子节点与分支：中间决策过程。

    叶子节点：最终的决策结果。

二、决策树的训练与测试

训练阶段：从给定的训练集构造树，核心是从根节点开始选择特征并进行特征切分。

测试阶段：根据构造好的树模型从上到下走一遍即可完成分类或回归任务。

难点：如何构造出一棵树，涉及特征选择与切分等问题。

三、特征切分相关衡量标准

核心问题：如何选择根节点及后续节点的特征，如何进行切分。目标是通过衡量标准找到能更好切分数据（分类效果更好）的特征作为节点。

熵

    定义：表示随机变量不确定性的度量，公式为H(X)=- ∑ pi * logpi, i=1,2, ... , n。

    特点：不确定性越大，熵值越大；

信息增益：表示特征X使得类Y的不确定性减少的程度，分类后希望同类数据在一起，即提高分类的专一性。

四、决策树构造实例

数据与目标：基于14天打球情况的数据，包含4种环境变化特征，目标是构造决策树。

计算过程

    原始数据中9天打球，5天不打球，先计算此时的熵。

    对4个特征逐一分析，以outlook特征为例，计算其不同取值时的熵值，再结合各取值的概率计算该特征下的总熵值，进而得出信息增益。

    选择信息增益最大的特征作为根节点，再在剩余特征中按同样方式选择后续节点。

 五、课堂练习