摘要：
决策树是机器学习中一种非常常见的分类与回归方法，可以认为是if-else结构的规则。分类决策树是由节点和有向边组成的树形结构，节点表示特征或者属性，
而边表示的是属性值，边指向的叶节点为对应的分类。在对样本的分类过程中，由顶向下，根据特征或属性值选择分支，递归遍历直到叶节点，将实例分到叶节点对应的类别中。
决策树的学习过程就是构造出一个能正取分类（或者误差最小）训练数据集的且有较好泛化能力的树，核心是如何选择特征或属性作为节点，
通常的算法是利用启发式的算法如ID3，C4.5，CART等递归的选择最优特征。选择一个最优特征，然后按照此特征将数据集分割成多个子集，子集再选择最优特征，
直到所有训练数据都被正取分类，这就构造出了决策树。 阅读全文
