【算法】一个简单的决策树（DT）原理
基本原理
决策树是由一系列树状的节点构成，每一个节点代表一个特征并具有相应的决策规则。所有样本从根节点不断划分到子节点，直到叶子节点结束流程，实现分类。
决策树的构建过程就是确定特征的顺序和对应的决策规则。
构建方法
交互式二分法（ID3），采用香农信息论中定义的熵作为度量，其反应该节点上的特征对样本分类的不纯度。假设采用特征A为根节点，计算下一级熵不纯度比上一级熵不纯度的减少量（信息增益），选择最大的信息增益对应的特征作为根节点，以此选取下面的子节点。
剪枝
在有限的样本中如果决策树的规模太大，容易捕捉到训练集中的噪声，影响模型的泛化能力。所以，有必要对模型进行剪枝。主要分为先剪枝和后剪枝：
- 先减枝：在决策树生长的过程中，判断某节点是否需要继续分支（以分类错误率为标准）
- 后减枝：从叶节点出发，如果消除相同父节点的叶节点后熵不纯度没有明显下降，则进行删除（以分类错误率为标准）
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