目录

• 1 简介
• 2 决策树学习算法步骤
• 3 建立决策树

  1 简介

  决策树是依据树的结构来进行决策的，这恰好也是人类在面临决策问题时候很自然的处理机制。
  

2 决策树学习算法步骤

（1）选择一个数据集中的属性choose an attribute from your dataset
（2）计算划分属性重要性Calculate the significance of attribute in splitting of data
（3）根据最佳属性划分数据Split data based on the value of the best attribute
（4）回到第一步重复Go to step 1

3 建立决策树

（1）选择最好的属性，需要引入熵

熵Entropy:它表示一个系系统在不受外部干扰时，其内部最稳定的状态.是随机性和不确定性的度量。熵越小，越是不均匀分布，节点更好。

（2）计算每个属性划分下的熵值，再引入信息增益
当选择Choleserol属性作为划分时，分别计算熵值。Nomal 和High的熵值分别是0.811、1。熵的计算是有专门的工具箱计算的。

当选择Sex属性作为划分时，Fmale和Male的熵值分别是0.985、0.592。

如何根据熵值选择属性，需要引入信息增益（Information Gain）
信息增益：是在划分属性后能够增加确定性的信息。信息增益 = （划分前熵值）-（划分后熵）

（3）计算信息增益，选择信息增益较大的作为划分属性。以下sex属性划分时候的信息增益是0.151，Cholesterol的信息增益是0.048。选择较大增益Sex的属性作为决策树的下一个节点。