转自微信公众号：机器学习算法与Python学习
决策树
决策树很重要的一点就是选择一个属性进行分支，因此要注意一下信息增益的计算公式并深入理解它
信息熵公式如下：
其中，n代表有n个分类。
信息增益ID3
信息增益比C4.5 当训练数据集经验上大的时候，信息增益会偏大，为了消除这种影响，引入信息增益比
CART分类树基尼系数
目的是为了增加子集的平均纯度
选中一个属性xi来进行分枝，分枝规则为：如果xi=vx的话，将样本分到树的一个分支；如果不相等则进入另一个分支。很显然，分支中的样本很有可能包括2个类别，分别计算这2个分支的熵H1和H2,计算出分枝后的总信息熵H’=p1*H1+p2*H2.，则此时的信息增益ΔH=H-H’。以信息增益为原则，把所有的属性都测试一边，选择一个使增益最大的属性作为本次分枝属性。
决策树的优点：
计算量简单，可解释性强，比较适合处理有缺失属性值的样本，能够处理不相关的特征；
缺点：
容易过拟合（后续出现了随机森林，减小了过拟合现象）；
