机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表某个可能的属性值，而每个叶节点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。 数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来作预测。
从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习,通俗说就是决策树。
一个决策树包含三种类型的节点：
- 决策节点：通常用矩形框来表示
- 机会节点：通常用圆圈来表示
- 终结点：通常用三角形来表示
接下去以泰坦尼克号为例，向大家介绍如何用决策树进行分类预测
# 导入pandas用于数据分析。
import pandas as pd
# 利用pandas的read_csv模块直接从互联网收集泰坦尼克号乘客数据。
titanic = pd.read_csv('http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/pub/Main/DataSets/titanic.txt')
# 观察一下前几行数据，可以发现，数据种类各异，数值型、类别型，甚至还有缺失数据。
titanic.head()
# 使用pandas，数据都转入pandas独有的dataframe格式（二维数据表格），直接使用info()，查看数据的统计特性。
titanic.info()
# 机器学习有一个不太被初学者重视，并且耗时，但是十分重要的一环，特征的选择，这个需要基于一些背景知识。根据我们对这场事故的了解，sex, age, pclass这些都很有可能是决定幸免与否的关键因素。
X = titanic[['pclass', 'age', 'sex']]
y = titanic['survived']
# 对当前选择的特征进行探查。
X.info()
# 借由上面的输出，我们设计如下几个数据处理的任务：
# 1) age这个数据列，只有633个，需要补完。
# 2) sex 与 pclass两个数据列的值都是类别型的，需要转化为数值特征，用0/1代替。
# 首先我们补充age里的数据，使用平均数或者中位数都是对模型偏离造成最小影响的策略。
X['age'].fillna(X['age'].mean(), inplace=True)
# 对补完的数据重新探查。
X.info()
# 由此得知，age特征得到了补完。
# 数据分割。
from sklearn.cross_validation import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state = 33)
# 我们使用scikit-learn.feature_extraction中的特征转换器，详见3.1.1.1特征抽取。
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
vec = DictVectorizer(sparse=False)
# 转换特征后，我们发现凡是类别型的特征都单独剥离出来，独成一列特征，数值型的则保持不变。
X_train = vec.fit_transform(X_train.to_dict(orient='record'))
print （vec.feature_names_）
# 同样需要对测试数据的特征进行转换。
X_test = vec.transform(X_test.to_dict(orient='record'))
# 从sklearn.tree中导入决策树分类器。
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# 使用默认配置初始化决策树分类器。
dtc = DecisionTreeClassifier()
# 使用分割到的训练数据进行模型学习。
dtc.fit(X_train, y_train)
# 用训练好的决策树模型对测试特征数据进行预测。
y_predict = dtc.predict(X_test)
# 从sklearn.metrics导入classification_report。
from sklearn.metrics import classification_report
# 输出预测准确性。
print (dtc.score(X_test, y_test))
# 输出更加详细的分类性能。
print (classification_report(y_predict, y_test, target_names = ['died', 'survived']))
预测结果
参考文献：https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%86%B3%E7%AD%96%E6%A0%91
Python机器学习及实践——从零开始通往Kaggle竞赛之路
