在机器学习的广阔领域中，决策树是一种既直观又强大的模型。它就像我们日常生活中的决策过程，通过一步步的判断，最终得出结论。无论是分类任务还是回归任务，决策树都能胜任。今天，我们就来深入探讨决策树的奥秘，从基本概念到实际构建，带你全面掌握这一经典模型。
一、决策树的基本概念
决策树，顾名思义，是一种以树状结构进行决策的模型。它从根节点开始，通过对特征的判断，沿着不同的分支一步步走到叶子节点，而叶子节点就是最终的决策结果。在这个过程中，所有的数据最终都会落到叶子节点。
树的组成部分清晰明了：
根节点：这是决策树的第一个选择点，就像决策过程的起点。
非叶子节点与分支：它们构成了决策树的中间过程，通过对不同特征的判断，引导数据走向不同的方向。
叶子节点：这是决策树的最终决策结果，数据经过一系列判断后最终停留在这里。
二、决策树的训练与测试
决策树的使用过程分为训练和测试两个阶段。
训练阶段：从给定的训练集中构造出一棵树。这一阶段的关键在于从根节点开始选择合适的特征，并确定如何进行特征切分。
测试阶段：当决策树构造完成后，测试就变得很简单了。只需要根据构造好的树模型，将测试数据从上到下走一遍，就能得到决策结果。
显然，决策树的难点在于如何构造出一棵性能良好的树，这涉及到特征的选择和切分等关键问题。
三、特征切分的衡量标准：熵与信息增益
在构造决策树时，根节点该选择哪个特征，后续节点又该如何选择，这是我们必须解决的问题。我们的目标是让每个节点都能更好地切分数据，提高分类效果。这就需要一种衡量标准，来计算通过不同特征进行分支选择后的分类情况，找出最优的特征作为当前节点。
（一）熵
熵是表示随机变量不确定性的度量，其公式为H(X)=−∑pi×logpi，其中i=1,2,...,n
熵具有这样的特性：不确定性越大，得到的熵值也就越大。
当p=0或p=1时，H(p)=0，此时随机变量完全没有不确定性；
当p=0.5时，H(p)=1，此时随机变量的不确定性最大。
举个例子，有 A 集合[1,1,1,1,1,1,1,1,2,2]和 B 集合[1,2,3,4,5,6,7,8,9,1]。A 集合中主要是 1，不确定性较低，熵值较小；B 集合中元素种类繁多，不确定性高，熵值较大。在分类任务中，我们希望通过节点分支后数据类别的熵值变小，因为这意味着分类后的结果更专一，同类数据能更好地聚集在一起。
（二）信息增益
信息增益表示特征 X 使得类 Y 的不确定性减少的程度。它反映了分类后的专一性，我们希望通过特征切分后信息增益尽可能大，这样分类效果更好。
熵越小越好，信息增益越大越好。