决策树作为一种解释性好、训练效率高、理解简单的机器学习算法，在特征选择等领域用的非常广泛。
算法释义
决策树通过递归地进行特征选择，将训练集数据 D 进行分类最终生成一颗由节点和有向边组成的树结构。其中结点分为两种类型：内部节点和叶节点，内部结点表示一个特征，叶结点表示一个类别。
算法步骤
输入：训练集 D，特征集 A
输出：决策树 T
(1) 生成叶节点：
a. 若 D 中所有实例属于同一类 C，则 T 为单结点树，并将 C 作为该节点的类标记，返回 T
b. 若特征集 A 为空，则 T 为单结点树，并将 D 中实例最多的类 C 作为该节点的类标记，返回 T
c. 其他终止条件下，则 T 为单结点树，并将 D 中实例最多的类 C 作为该节点的类标记，返回 T
(2) 特征选择：根据某种标准，在特征集 A 中选择一个特征 a 和划分，然后将训练集划分为 n 份，其对应的特征集 A = {A - a}
(3) 递归生成：对(2)中划分之后的的训练集分别调用该算法。
特征选择
特征选择在于选取对训练数据具有分类能力的特征，如果特征选择的结果和随机分类的结果错误率没有什么差别的话，就认为这样的特征选择是失败的，相反，如果特征选择使得决策树的叶节点内部基本都属于同一个类别，显然这样的特征选择错误率是很低的，也就是说决策树的叶节点的“纯度”要越高越好，那么数学上怎么去衡量这样的“纯度”呢？下面引入熵的概念。
熵和条件熵
在信息论和概率统计中，熵是表示随机变量不确定性的度量，假设随机变量 Y 是一个取有限个值得离散随机变量，其概率分布有：
那么随机变量 Y 的熵的定义是：
不难看出，如果随机变量的纯度越高，那么其熵越小，相反如果随机变量的不确定越大，则其熵也越大。
条件熵 H(Y|X) 表示在已知随机变量 X 的条件下随机变量 Y 的不确定性：
信息增益
信息增益 g 借助熵和条件熵，用来形象的表示特征选择对分类“纯度”的提升：
在决策树的特征选择中：
决策树算法 ID3 就是采用信息增益来做特征选择的。
信息增益比
用信息增益作为判别标准时，会存在偏向于选择取值较多的特征的问题，为了避免这个问题，可以在信息增益的基础上除以一个惩罚参数，惩罚参数是训练数据集 D 关于特征 A 的值的熵：
决策树算法 C4.5 就是基于信息增益比来做特征选择的，但它并不是直接选择信息增益比最大的特征作为划分属性的，因为信息增益比会对可取数值较少的属性有偏好，因此它采用的是一种启发式：先从候选划分属性中选择信息增益高于平均水平的属性，再从中选择信息增益比最高的划分属性。
基尼系数
除了熵之外，还可以用基尼系数来描述数据集的“纯度”：
显然，基尼系数越小，数据集的“纯度”越高，对于给定的数据集，其基尼系数为：
在对特征 A 做二类属性划分是，其划分后的基尼系数可表示为：
CART 分类决策树就是采用基尼系数做特征选择，每一轮都会选择使基尼系数最小的划分属性。
剪枝
在决策树学习中，为了尽可能正确的分类训练样本，很容易造成决策树分支过多， 从而把训练集自身的一些特点当作数据具有的一般性质，从而导致过拟合，因此为了对付过拟合，可以使用剪枝来减少决策树的复杂度，从而降低过拟合的风险。按照剪枝与决策树生成的关系，可以分为预剪枝和后剪枝。
预剪枝
预剪枝是在决策树的生成过程中，对每个节点在划分前先进行估计，如果当前结点不能带来泛化性能的提升，则停止划分并将该结点标记为叶结点。
判断泛化性能可以采用留出法，训练前先留出一部分数据用作测试集，然后用决策树在测试集上的性能表示其泛化性能。
预剪枝不仅能降低过拟合的风向，而且还减少了决策树的训练时间，但是它也存在欠拟合的风险，因为预剪枝属于一种“贪心”本质的算法，有些分支划分可能暂时降低了泛化性能，但是其子结点的划分却有可能带来泛化性能的提升，而这时预剪枝无法预知的。
后剪枝
后剪枝是在完整的决策树生成之后，自底向上地对内部结点进行考察，若把该结点替换成叶结点能带来泛化性能的提升，则把该结点替换成叶结点。
相对于预剪枝，后剪枝算法可以降低欠拟合的风险，但是它需要在生成整颗决策树之后对所有内部结点进行逐一考察，因此其训练时间比预剪枝大的多。
连续与缺失值
连续值处理
采用连续值离散化技术，把连续值通过一个阈值作为划分点进行划分。
缺失值处理
C4.5 算法在应对缺失值时，首先计算信息增益时，用无缺失值的训练子集计算信息增益，然后乘以无缺失值的密度，当成属性划分的依据；然后在做划分时，根据各个类别所占的比例，将有缺失值数据按照比例划分到子结点。
CART
pass
参考文献
《统计学习方法》，李航
《机器学习》，周志华
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