创建决策树可采用递归的形式。首先，选择一个属性作为根节点，为每个可能的属性组测产生一个分支，从而生成实例数为n的叶子节点。
采用信息量来选择节点，计算每个属性下的信息量（信息量采用熵定义），单位是bit，依次计算每个属性的信息量。在创建任何初始树之前，计算初始信息量，根据实例的分类情况。接着，计算每个属性的信息增益，从而根据信息增益的大小选择节点作为根节点。
当一些属性拥有的可能值的数量很大时，从而增加分支，可以得到如下结论：当采用信息增益的方法会倾向于选择拥有较多可能属性值的属性，为了弥补这个缺陷，采用增益率的度量来修正，其考虑了属性分裂数据集后所产生的子节点的数量和规模，忽略了任何有关类别的信息。
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注：这里仅阐述了基本的信息增益算法ID3，在称为C4.5的决策树归纳的一个有用的算法，改进了ID3。
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本文标题：data mining-基础算法-分治法：创建决策树
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