1、决策树的算法框架

决策树的主函数

计算最优特征子函数：ID3用信息增益、C4.5用信息增益率、CART用节点方差的大小等。

信息熵：用来表示任何一种能量在空间中分布的均匀程度。能量分布得越均匀，熵就越大。在决策树中，它不仅能用来度量类别的不确定性，也可以用来度量包含不同特征的数据样本与类别的不确定性。

CART算法是目前决策树算法中最为成熟的一类算法，应用范围也比较广泛。

      在回归树中，数据集均为连续性的。连续数据的处理方法与离散数据不同，离散数据是按每个特征的取值来划分，而连续特征则要计算出最优划分点。但在连续数据集上计算线性相关度非常简单，算法思想来源于最小二乘法。

剪枝策略：因为使用连续性数据，CART可以生长出大量的分支树，为了避免过拟合的问题，预测树采用了剪枝的方法。主流的剪枝方法有两类：先剪枝和后剪枝。先剪枝给出一个预定义的划分阈值，当节点的划分子集某个标准低于预定义的阈值时，子集划分将终止。后剪枝在完全生成的决策树上，根据一定的规则标准，剪掉树中不具备一般代表性的子树，使用叶子节点取而代之，进而形成一颗规模较小的新树。

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