这是一个基础入门的算法，思想很简单，利用attribute进行树枝节点的分类，从而达到training set的分类。xgboost等算法也是基于decision tree。不过现在行业中已经很少用了。
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1. 关于entropy。经常会搞混这个概念。其实就是熵的混乱度。未知的“可能性”。比如抛起一个硬币，得到正面和反面的概率。在抛起硬币前，一切都是未知的，正反概率是一半一半，所以始终不知道到底是什么样的结果。所以这时候entropy是最大的，即为1。另一方面，如果从一堆红球中抽取一个小球，那么结果肯定是红色的小球，这个结果是在抽取前就知道的，所以entropy为0。
entropy=-和（p*log p）
2. 还有overfitting的问题，一般使用方法是剪枝。可以是预剪枝，在从上至下的简历dt的时候，验证crossvalidation，精度是否改变，精度增大则继续划分子节点，否则停止划分。或者是后剪枝，在dt建立完成之后进行剪枝，也是判断节点的crossvalidation，决定是否剪枝。
或者在error达到某个设定threshold的时候就停止。
