1.决策树算法
决策树（decision tree）：
决策树类似于流程图的一个树形结构，如图1。其中每个内部结点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个属性的输出，每个叶子结点代表类或者类的分布。树的最顶层是根结点。一个决策树如图1所示
图1 决策树示例
该示例是一个通过室外的天气情况决定是否进行室外运动的决策树，方框内代表有多少个实例属于对应的分类，这里有9个属于play，有5个属于don't play，一共有14个实例。图中的outlook表示预测的天气，作为该决策树的根结点，根结点下面有三个分支，分别是sunny（晴天）、overcast（多云）、rain（雨天）三种天气情况。如果是sunny（晴天），属于play的个数是2，属于don't play的个数是3；（overcast）多云的话，属于paly的个数是4，属于don't play的个数是0，同样如果是rain（雨天）的话，属于play的个数是3，属于don't play的个数是2。在sunny（晴天）结点下还分出了一个分支humidity（湿度），这里将湿度这个连续值作了一个离散处理，取一个阈值（这里取70），将这个连续值分为两个部分；同样在rain下有一个分支windy（是否有风），用true和false来作为分支的条件。
1.1 构造决策树的基本算法
下面用一个数据集来简单说明构造决策树的基本算法过程。如图2
图2 是否购买电脑的数据集
这个数据集是关于顾客在电脑城里面是否购买电脑的信息，有age（年龄）、income（收入情况）、student（是否是学生）、credit_rating（信用等级）和分类：buys_computer（是否买电脑）。首先我们先给出对应的决策树，如图3。
图3 构建的决策树
从这个决策树可以看出，首先将年龄进行分类，分为youth、middle_aged、senior三种，如果是middle_aged，那么是yes，代表会购买电脑，返回数据集中可以验证。在youth中又出现一个分支student，student为yes的时候，结果是yes，代表会购买电脑；student为no的时候，结果是no，代表不会购买电脑。同样的，在senior中有一个分支credit_rating，有两种情况，fair和excellent，如果credit_rating是fair，结果是no，代表不会购买电脑；如果credit_rating是excellent，结果是yes，代表会购买电脑。这个决策树为什么是这样构造的呢？下面我们先来说几个概念。
熵（entropy）：
信息是一个抽象的概念，如何度量信息呢？1948年，香农提出了“信息熵”的概念，描述了信源的不确定度，解决了对信息的量化度量的问题。香农指出，任何信息都存在冗余，冗余大小与信息中每个符号（数字、字母或单词）的出现概率或者说不确定性有关。即信息的度量就等于不确定性的大小。通常，一个信源发送出什么符号是不确定的，衡量它可以根据其出现的概率来度量。概率大，出现机会多，不确定性小；反之不确定性就大。比特（bit）来衡量信息的多少，用P(Xi)表示一个某个符号出现的概率，那么信息熵H(X)的值就是
变量的不确定性越大，熵也就越大，信息熵的取值范围是0到1之间。
ID3算法
1.选择结点
信息获取量（Information Gain）：Gain（A）=info（D）- info_A（D），通过A来作为结点分类获取了多少信息。下面来用这个公式来计算，加深理解
这个式子表示的是只用Class：buys_computer来计算信息熵的值，不涉及其他分类。
下面用年龄（age）来对这个Class：buys_computer进行分类，计算对应的信息熵：
在age分类中youth有5个，middle_aged有4个，senior有5个。在youth中的5个人里面有2个人买电脑是yes，3个人是no，所以对应的信息熵是
同样的，在middle_aged中的4个人里面4个人买电脑都是yes，那么0个人买电脑是no，所以对应的信息熵是
在senior中的5个人里面有3个人买电脑是yes，2个人买电脑是no，所以对应的信息熵是
注意信息熵的公式是
将上式相加之后就得到结果了。所以计算出age的信息获取量如下：
类似可以计算出Gain(income)=0.029，Gain(student)=0.151，Gain(credit_rating)=0.048
所以选取age作为第一个结点，即根结点。根结点分出来之后，如下图
然后继续以上的步骤，计算出各个属性的信息获取量，选择最大的一个作为下一个结点，直到出现目标结果（这里是买电脑为yes或者no）全是一种情况为止。注意到年龄为middle_aged的人买电脑都是yes，此时不需要再分结点。年龄为youth中分别有yes和no，年龄为senior中也是有yes和no，这两种情况就需要构建新的结点。在income、student、credit_rating中分别计算各自的信息获取量，选择最大的作为下一个结点。计算方法和上面的一样。
下面总结一下ID3算法：
- 树以代表训练样本的单个结点开始。
- 如果样本都在同一个类，则该结点成为树叶，并用该类标号。
- 否则，算法使用称为信息增益的基于熵的度量作为启发信息，选择能够最好地将样本分类的属性。该属性成为该结点的“测试”或“判定”属性。在算法的该版本中，
- 所有的属性都是分类的，即离散值。连续属性必须离散化。
- 对测试属性的每个已知的值，创建一个分枝，并据此划分样本。
- 算法使用同样的过程，递归地形成每个划分上的样本判定树。一旦一个属性出现在一个结点上，就不必该结点的任何后代上考虑它。
- 递归划分步骤仅当下列条件之一成立停止：
- (a) 给定结点的所有样本属于同一类。
- (b) 没有剩余属性可以用来进一步划分样本。在此情况下，使用多数表决。
- 这涉及将给定的结点转换成树叶，并用样本中的多数所在的类标记它。替换地，可以存放结点样本的类分布。
- (c) 分枝，test_attribute = a i 没有样本。在这种情况下，以 samples 中的多数类创建一个树叶
其他算法：
C4.5: Quinlan
Classification and Regression Trees (CART): (L. Breiman, J. Friedman, R. Olshen, C. Stone)
共同点：都是贪心算法，自上而下(Top-down approach)
区别：属性选择度量方法不同： C4.5 （gain ratio), CART(gini index), ID3 (Information Gain)
在机器学习中，如果树的深度太大，会表现为在训练集上表现非常好，在测试集上的表现不好，这是因为树的叶子分得太多，太细化，导致该情况的出现，这被称为overfitting（过拟合）。为了避免overfitting，有两种方法：
1.先剪枝。分到一定情况下，就不再分下去，比如设定一个阈值，在类的纯度达到该阈值之后就不再分下去。
2.后剪枝。将树完全建好，再根据某些条件去将多余的树叶剪去。
决策树的优缺点：
优点：直观，便于理解，小规模数据集有效
缺点：处理连续变量不好；类别较多时，错误增加的比较快（算法复杂度大）；可规模性一般