决策树

从根节点到叶节点表示为合取式（由判断条件得出结果）

利用合取式和析取式获得某个类别的明确描述（由结果推断判断条件）

决策树是一个逐步查询的过程。->分类模型，针对同一数据集，决策树不唯一。

经典决策树算法ID3、C4.5。

二值分割：考虑所有的分割，从中选取最好的。

贪心算法：选择分割后具有同类和属性的节点。

决策树学习算法：CART（分类回归树）、随机森林

split=test=query

基本思想：使后继节点的数据尽可能纯

不纯度（impurity）越小越好。常用的测量：熵不纯度、方差不纯度、Gini不纯度、误分类不纯度

最后剪枝。