一、基本流程
????????决策树（decision tree）是一类常见的机器学习方法。顾名思义，决策树是基于树结构来进行决策的。
????????决策过程的每一次判定都是对某一属性的“测试”，决策最终结论则对应最终的判定结果。一般一颗决策树包含：一个根节点、若干个内部节点和若干个叶子节点
二、划分选择
????????特征选择在于选取对训练数据具有分类能力的特征。这样可以提高决策树学习的效率。通常特征选择的准则是信息增益或信息增益比。
三、剪枝处理
????????从决策树的构造流程中我们可以直观地看出：不管怎么样的训练集，决策树总是能很好地将各个类别分离开来，这时就会遇到之前提到过的问题：过拟合（overfitting），即太依赖于训练样本。剪枝（pruning）则是决策树算法对付过拟合的主要手段，剪枝的策略有两种如下：
- 预剪枝（prepruning）：在构造的过程中先评估，再考虑是否分支。
- 后剪枝（post-pruning）：在构造好一颗完整的决策树后，自底向上，评估分支的必要性。
????????评估指的是性能度量，即决策树的泛化性能。之前提到：可以使用测试集作为学习器泛化性能的近似，因此可以将数据集划分为训练集和测试集。
????????预剪枝表示在构造树的过程中，对一个节点考虑是否分支时，首先计算决策树不分支时在测试集上的性能，再计算分支之后的性能，若分支对性能没有提升，则选择不分支（即剪枝）。
????????后剪枝则表示在构造好一颗完整的决策树后，从最下面的节点开始，考虑该节点分支对模型的性能是否有提升，若无则剪枝，即将该节点标记为叶子节点，类别标记为其包含样本最多的类别。
四、连续与缺失值
????????连续值：采用二分法对连续的属性进行处理，这也是C4.5决策树算法采用的机制。对于连续值的属性，若每个取值作为一个分支则显得不可行，因此需要进行离散化处理，常用的方法为二分法，基本思想为：给定样本集D与连续属性α，二分法试图找到一个划分点t将样本集D在属性α上分为≤t与＞t。
????????缺失值：通过计算信息增益，让同一样本以不同的概率划入到不同的子节点中去。
? ? ? ? 多变量决策树：相当于是一个多分类的问题，即对同一属性进行划分的时候，不再是二分类而是进行多个分类以找到性能最好的决策树，不再是为每个非叶节点寻找到一个最优的划分属性。
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