1、背景
以上就是之前见过的树状模型，但这里它代表着决策树直观的表达形式。其特殊意义在于，没个叶节点，代表着要划分的类别；除叶节点以外的节点，是待分类项的各个属性。这里比较简单的是最终分类的类别是两个类别，没个属性的取值只有两个取值，所以以上便生成了一个简单的二叉树。在建立这个模型的基础上，假如我们有如下数据需要判断这个人是否死亡：
根据以上二叉树带入各个的值，很容易便得出结论是：survived。所以能看出决策树分类算法用来分类优点在于：计算复杂度不高，数据结果易于理解，对中间值缺失不敏感，可处理不相关特征的数据。具体我们下文会阐述。所以决策树模型关键的部分来啦，就是如何通过训练数据，来很快的得出以上的树形结构呢？
2、基于信息增益的决策树分类算法实现-ID3
再回刚才那个例子，数据有三个属性。其中最终的点很明显，就是用哪个属性作为根，以及再选取哪个属性作为根的子节点。即需要建立数学模型，使得选取一个属性计算的值，优于选取其它。
所以这里便有人提出啦基于信息增益来实现的方法。
（1）信息与信息熵
我们先来假象这样一个场景：如果以上的例子中只用一个Age属性就能区别结果的化，是否还需要生成以上复杂的二叉树呢？肯定是没有必要的，只需要单个跟配俩叶子的简单二叉树就能解决这个问题。
再进一步，如果用Age可以区分90%的情况，再往下还得依靠一点点sibsp属性来判断一下，是不是只需要先用Age区分，再配上个sibsp的节点就可以实现分类呢？
当然，这两种情况并不是说其它属性并不能加在二叉树当中，加上并不是不好，只是说没有必要。（而且还有时候，节点加的太多甚至还会有过拟合的现象发生）
那以上只是个并不准确的猜想和描述，那需要怎么量化的解释这个事情呢？
有人就引入了信息论的一些概念。
所谓信息：信息就是被消除的被确定性。比如刚刚过去的世界杯，假如有场比赛，谁能赢呢？这就是一个不确定性；但如果告诉你这场比赛是巴西跟中国踢，然后第二天有个人跑来告诉你个“信息”：巴西赢比赛；你怎么想？你肯定会说，用你来告诉我，想都会想巴西会赢啊。所以这个人告诉你信息是价值很低的信息，或者说几乎无用的信息。
另一个场景就是谁能是冠军呢？如果让你来猜将会有32种可能，你很难猜出来。但如果有人告诉你决赛是法国和克罗迪亚。你根据这个信息便更容易的能猜出谁是冠军。所以这个消息很有价值，对于你消除不确定有很大帮助。
所以说了这么一大堆，我们能体会到消息是有大有小的，是可以被量化的。那基于此，便引入了香农的信息熵概念：
某个分类Xi携带的信息量为：
那么信息熵就是所有类别信息量的期望，其中p(Xi)表示这个分类的概率。
（2）信息增益
现在通过信息量的公式，我们可得出假如给上述三个属性的样本，能计算出这个训练集本身的信息量。如果选取某个属性划分后，剩下的数据量信息便少，则这个属性用来划分更为合理。因为剩下的数据可认为没有什么价值，或价值没那么多啦。
即用原来的信息熵减去重新划分后的信息熵得到的值，其中Dv表示按照某属性划分后如果存在V个可能取值后的数据量。
所以建立决策树便编程了先计算数据集的熵，再便利各个属性分别计算各自的熵，再计算信息增益，选取信息增益大的，作为节点，再循环这个属性的各个取值并递归生成后续的节点。
