决策树学习与总结（ID3, C4.5, C5.0, CART）

1. 什么是决策树
2. 决策树介绍
3. ID3 算法
- 信息熵
- 信息增益
- 缺点
4. C4.5算法
5. C5.0算法
6. CART算法
- 基尼指数 Gini指标
7. 连续属性离散化
8. 过拟合的解决方案
9. 例子1 - 脊椎动物分类
10. 例子2
- 1. 准备数据及读取
- 2. 决策树的特征向量化
- 3. 决策树训练
- 4. 决策树可视化
- 5 预测结果
- 6. Module persistence
- - 1）用Python有的pickle对我们训练好的模型保存
  - 2）用joblib’s保持如果你的模型里有大量的 numpy arrays的话
- 7. 自己算验证熵的结果
- 8. 如果你用基尼指数，也就是CART算法
- 9. 自己算验证基尼指数的结果
- 10. 把数据集全部改成数字不用DictVectorizer做向量化
11. 例子 -基于Iris数据集的训练
12. 特征的重要性计算
可能遇到问题

1. 什么是决策树

决策树是什么，我们来“决策树”这个词进行分词，那么就会是决策/树。大家不妨思考一下，重点是决策还是树呢？其实啊，决策树的关键点在树上。

我们平时写代码的那一串一串的If Else其实就是决策树的思想了。看下面的图是不是觉得很熟悉呢？

2. 决策树介绍

决策树之所以叫决策树，就是因为它的结构是树形状的，如果你之前没了解过树这种数据结构，那么你至少要知道以下几个名词是什么意思。

根节点：最顶部的那个节点
叶子节点：每条路径最末尾的那个节点，也就是最外层的节点
非叶子节点：一些条件的节点，下面会有更多分支，也叫做分支节点
分支：也就是分叉

3. ID3 算法

ID3算法是在每个结点处选取能获得最高信息增益的分支属性进行分裂
在每个决策结点处划分分支、选取分支属性的目的是将整个决策树的样本
纯度提升
衡量样本集合纯度的指标则是

信息熵

不理解信息熵的可以看这篇博客[机器学习-概念篇]彻底搞懂信息量，熵、相对熵、交叉熵

举例来说，如果有一个大小为10的布尔值样本集S

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