决策树分析是一种什么算法？
决策树算法利用了信息熵和决策树思维：
- 信息熵越小的数据集，样本的确定性越高，当数据集的信息熵为 0 时，该数据集中只有一种类型的样本；
- 训练数据集中有很多类型的样本，通过对数据集信息熵的判断，逐层划分数据集，最终将每一类样本单独划分出来；
- 划分数据集的方式有很多种，只有当按样本类别划分数据集时（也就是两部分数据集中不会同时存在相同类型的样本），划分后的两部分数据集的整体的信息熵最小；反相推断，当两部分数据集的整体的信息熵最小时，则两部分数据集中不会同时存在相同类型的样本；
信息熵与最优划分
信息熵就是信息的期望值，所以我们可知，信息熵越越小，信息的纯度越高，也就是信息越少，在分类领域来讲就是里面包含的类别越少，所以我们可以得出，与初始信息熵的差越大分类效果越好。
基尼系数
基尼系数的性质与信息熵一样：度量随机变量的不确定度的大小；
- G 越大，数据的不确定性越高；
- G 越小，数据的不确定性越低；
- G = 0，数据集中的所有样本都是同一类别；
CART
分类与回归树(classification and regression tree, CART)既可以用于回归也可以用于分类。使用二元切分法来处理连续型数值。
CART是在给定输入随机变量X条件下输出随机变量Y的条件概率分布的学习方法。CART假设决策树是二叉树，内部结点特征的取值为“是”和“否”，左分支是取值为“是”的分支，右分支是取值为“否”的分支。这样的决策树等价于递归地二分每个特征，将输入空间即特征空间划分为有限个单元，并在这些单元上确定预测的概率分布，也就是输入给定的条件下输出的条件概率分布。
使用基尼系数作为数据纯度的量化指标构建决策树。CART算法使用Gini增长率作为分割属性选择的标准，选择Gini增长率最大的作为当前数据集的分割属性。
（以上内容部分摘自：https://blog.csdn.net/choven_meng/article/details/82878018）
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