一、决策树简介
决策树(Decision Tree），又称判定树，是一个流程图形式的树结构，其中每个中间结点代表某个属性或某组属性上的测试，每个分支则对应了该测试的不同结果，每个叶结点代表某个类别或预测结果。从训练数据中产生决策树的算法，通常被称为决策树学习算法或决策树算法。
决策树是利用树形图进行决策的预测模型，表现出的是对象属性与对象值之间的一种映射关系，是归纳学习和数据挖掘的重要方法。决策树分为分类树和回归树两种：分类树对离散变量做决策树，回归树对连续变量做决策树。
根据一种分类规则，不断的由根节点向下分裂的过程，其中每一个内部节点表示一个属性上的判断，每一个分支代表一个判断结果的输出，最后的叶子节点代表一种分类结果。某一个分支的纯度越高越好，越能给出预测类别。
二、决策树算法与优势
决策树算法主要围绕两大核心问题展开：第一，决策树的生长问题，即利用训练样本集，完成决策树的建立过程。第二，决策树的剪枝问题，即利用检验样本集，对形成的决策树进行优化处理。
决策树的算法很多，如ID3、C4.5、CART等。这些算法均采用自顶向下的贪婪算法，每个节点选择分类效果最好的属性将节点分裂为2个或多个子结点，继续这一过程直到这棵树能准确地分类训练集，或所有属性都已被使用过。
三、决策树的修剪
决策树生成算法是通过递归的方法产生决策树，直到不能继续下去为止，这样产生的树往往对训练数据的分类很准确，但对未知数据的分类却没那么准确，即出现过拟合的现象。过拟合的原因在于学习时过度考虑如何提高训练数据的正确分类，从而构建出过于复杂的决策树。解决这个问题的方法是考虑决策树的复杂度，对已生成的决策树进行简化，我们把这种对已生成的树进行简化的过程称为剪枝。 剪枝是从已生成的树上裁掉一些子树或叶节点，并将其根结点或父节点作为新的叶节点，从而简化分类树模型。
1.预剪枝：指在决策树生成过程中，对每个结点在划分前先进行估计，若当前结点的划分不能带来决策树泛化性能提升，则停止划分并将当前结点标记为叶结点;
2.后剪枝：先从训练集生成一棵完整的决策树，然后自底向上地对非叶结点进行考察，若将该结点对应的子树替换为叶结点能带来决策树泛化性能提升，则将该子树替换为叶结点。
四、决策树的优缺点
优点：结构简单，便于理解；效率高，较为适合训练集数据量较大的情况，拟合能力强；通常不需要接受训练集数据外的知识；具有较高的分类精确度等等。决策树算法广泛应用于各个领域，如文本分类、语音识别、模式识别和专家系统等。
缺点：如果样本发生一点点改动，整个树的结构都会发生剧烈变化。