背景音乐：贝加尔湖畔
1. 树模型
先来看个例子：
家里5个人，我们来判断谁会玩游戏：
1）首先，根据年龄进行区分，大于15岁的就是不玩游戏的。
2）然后，根据性别进行区分，男的玩游戏，女的不玩游戏。
我是这么想的：
1）因为年龄大于15岁可以分割开60%的样本，分类的效果最好，所以我先选它作为最重要的特征。
2）然后在小于15岁的样本里，性别可以对剩余样本进行100%的分割，所以它是第二重要的特征。
决策树
很好，在这里，你已经构造出了一棵决策树了。树的叶子就是所有数据的归属，代表不能再分割下去了。树的根节点、中间的节点、树枝就是一些决策依据。我们既可以用决策树做分类也可以做回归。
可以看出：
- 决策树就是从根节点开始一步步走到叶子节点。
- 所有的数据最终都会落到叶子节点。
下课铃声响了，但你眉头一皱，觉得事情并不简单：
因为上面的例子里，先按照性别切分，然后按照年龄进行切分，也是一样的结果！（很聪明嘛小火鸡！）
这里映射出另一个问题——当两棵树的效果相近时，如果选择出相对最好的决策树？
这就是模型评估，我们以后讲。
2. 树的组成
决策树由四个部分组成：
- 根节点：第一个选择点，也就是我们认为能最大分割样本的条件，如：age<15。
- 非叶子节点：不是最终结果，中间条件，代表还需要继续走下去，如：is male?。
- 分支：上述条件的结果，代表了走下去的方向，如 yes or no。
- 叶子节点：分支结束，代表了某个最终的决策结果，如 play or not play。
3. 节点
双11刚过，想象一下你拿到一个快递包裹，你摇了摇感觉里面有两个东西，于是你嘶啦一声，把它拆了，你才发现！大的那个是给小明的，小的那个是给小王的（反正就没有你的）。
刚才的操作就是增加一个节点：
- 原来的大快递包是一个叶子节点，里面包含了某类样本；
- 你按某个依据（如大小）把这类样本分成两个部分；
- 你判断大的那个是属于某个结果的，小的那个时属于小王的；
如下图所示，通过横竖一刀两刀三四刀（增加节点），把样本空间就这么给切割开了！
问题：节点越多越好吗？
4. 决策树的训练与测试
训练阶段
把训练集数据丢进去！从根节点开始，不断地循环进行特征选择和特征切分，从而构造出一棵决策树。
测试阶段
把测试集数据丢进去！根据构造出来的树模型从上到下去走一遍！
问题：构造决策树的时候，如何选择特征？选择好后，又如何做特征切分？
5.如何选择特征
一棵树，根部是最强壮的，然后越长枝条越细长。
决策树也一样，选择特征的时候，从根节点开始，每个节点都选择最好的特征，以此类推。
不难发现，构造决策树，用的是贪心算法，即每次都选择最好的情况来切分。
问题：什么才是最好的？
待续
