本文主要是介绍3.决策树Decision Tree，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
1.思想简介
http://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/19/decision-tree.html#3233302
2.评价
优点
1)决策树易于理解和实现，人们在在学习过程中不需要使用者了解很多的背景知识，这同时是它的能够直接体现数据的特点，只要通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。
2)对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的，而且能够同时处理数据型和常规型属性，在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。
3)易于通过静态测试来对模型进行评测，可以测定模型可信度；如果给定一个观察的模型，那么根据所产生的决策树很容易推出相应的逻辑表达式。
缺点
1)对连续性的字段比较难预测。
2)对有时间顺序的数据，需要很多预处理的工作。
3)当类别太多时，错误可能就会增加的比较快。
4)一般的算法分类的时候，只是根据一个字段来分类。
3.算法实现（python）
代码说明：
函数：createDataSet():初始化
函数：calcShannonEnt(dataSet)：求取熵
函数：splitDataSet(dataSet, axis, value)：依据axis，与value进行划分
函数：chooseBestFeatureToSplit(dataSet)：根据信息增益，得出适合划分的特征；
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