经典算法（三）：决策树_决策树的画法及计算方法

一、决策树概念      

       在经典算法中，决策树是常用的算法之一。前面提到的线性回归可以解决回归问题，逻辑回归可以解决分类问题，而今天要学习的决策树不但可以回归问题，还可以解决分类问题。顾名思义，决策树分为两种树，回归树和分类树。在分类算法中，决策树是根基。现在常用的随机森林也是基于多个决策树集成的算法。从名称可以看出，决策树是含有分叉的树状算法。决策树思想是寻找最纯净的划分方法，每一步都寻找一个最优的特征进行划分。决策树简单图示：

根结点：它没有入边，但有零条或多条出边。

内部结点：恰有一条入边和两条或者多条出边。

叶结点：恰有一条入边，但没有出边。

父结点和子结点：一条有向边连接的两个结点，出边的结点是入边结点的父结点，而后者称为子结点。

二、特征选择

简单了解决策树的框架后，需要知道常见的几个概念。

1.误差率、熵、Gini指数

计算样本集合纯度的有三种方式，分别是误差率、熵和Gini指数。

误差率

其中i表示该类别中个数多的特征的个数，t表示该类别观测值数

熵

Gini指数