1.对于决策树的概念：

**本质上：**决策树就是模拟树的结构基于 if-else的多层判断

2.目的：
对实例进行分类的树形结构，通过多层判断，将所提供的数据归纳为一种分类规则。
3.优点：
1.计算量小，无需考虑损失函数，运行速度快
2.便于理解
4.缺点：
1.忽略了属性之间的相关性，比如我们的逻辑回归，sigmod函数它考虑了属性之间的相关性，比如是否具有学习兴趣，可能学习动力和学习时间是有一定的关联的，逻辑回归就考虑了相关性，但是决策树就没有考虑。
2.样本类别分布不均匀时，容易影响模型的表现。

2.例子：

根据特征进行判断，不同特征决定了不同的决策树；

2.1 ID3算法的学习

2.2 . 信息熵的概念：

1.决策树的难点在于找到最合适的属性作为我们所判断的信息
2.最合适的判断：在于信息熵，熵越大说明信息的不确定性就越大，而信息熵跟我们的信息增益是直接相关的，信息熵越小，信息增益就越大；

2.信息增益的概念：
信息熵尽可能小，那么我们Gain(D,a)所获取的信息增益就更大。
类别越少，Dv/D就越小，信息增益就越大

2.2 选择哪个属性作为我们的类别：

计算信息增益最大的属性作为我们的第一个节点：


决策树展示：