“简单来说，决策树就是设计分支判断条件”

        大家都学过数据结构，其中的树形结构都了然于心，决策树就可以看成是，每一个分叉处做出条件，满足哪一个，就继续向下走，直到把树遍历完成为止。

        既然都说到这份上了，决策树的关键一定不是预测，毕竟遍历的操作和if...else...大家都会，条件也会给出来，那决策树重要的一点在于什么呢？

“建树”

        关键在于怎样生成决策树：

        依据什么标准或者指标去生成，到底哪个特征放在前面（哪个作为权重最大的，最能区分的）

量化分类区分：

                信息熵

                基尼系数（评估一个分类区分度）

“信息熵”：

 想必大家高中都学过“熵”这个概念：熵越大越不平衡

        信息熵越小，分类区分度越好，排前面 ，信息熵越大（越不确定，意味着越糊涂）

用我们陈老师的话来说就是：把聪明的特征区分排前面！！！！

“基尼系数”：

                                                基尼系数越小，意味着信息越确定

 而这两个比较下来的话，算法时间复杂度的角度：推荐基尼系数

                                                

直观的看一下分类的图:

 一就是一二就是二，如果切割的很细，就容易出现过拟合

                好的，懂得了工式和原理，我们写一个DecisionTree类（代码注释均已标出），这样更加便于理解：

样本点：

 

dt = DecisionTree()
dt.fit(X,y)
print(dt.tree)

调用后生成的树：

预测新样本：

 

dt.predict(t,r)
print(r)