决策树

（1）决策树是一种基本分类与回归方法。它的关键在于如何构建这样一棵树。决策树的建立过程中，使用基尼系数来评估节点的纯度和划分的效果。基尼系数是用来度量一个数据集的不确定性的指标，其数值越小表示数据集的纯度越高。决策树的节点划分方式可以根据不同的算法和参数设置而不同。节点划分方式不同，但是基尼系数的下降效果却是一样的，只是具体数值不同。决策树的深度可以根据需求进行设置，如果不限制决策树的深度，它将一直延伸下去，直到所有叶子节点的均方误差为0。
模型特点：优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征数据。
缺点：可能会产生过度匹配的问题
适用数据类型：数值型和标称型
（3）决策树通常有三个步骤：特征选择、决策树的生成、决策树的修剪。
（4）决策树的构造

决策树学习的算法通常是一个递归地选择最优特征，并根据该特征对训练数据进行分割，使得各个子数据集有一个最好的分类的过程。这一过程对应着对特征空间的划分，也对应着决策树的构建。
1）开始：构建根节点，将所有训练数据都放在根节点，选择一个最优特征，按着这一特征将训练数据集分割成子集，使得各个子集有一个在当前条件下最好的分类。
2）如果这些子集已经能够被基本正确分类，那么构建叶节点，并将这些子集分到所对应的叶节点去。
3）如果还有子集不能够被正确的分类，那么就对这些子集选择新的最优特征，继续对其进行分割，构建相应的节点，如果递归进行，直至所有训练数据子集被基本正确的分类，或者没有合适的特征为止。
4）每个子集都被分到叶节点上，即都有了明确的类，这样就生成了一颗决策树。

（5）决策树分析举例（理解）
例如：小熊毕业了来到一家银行工作，刚刚入行的小熊仔细整理了客户的基本信息。如下图


小熊根据以上信息得出基本结论：
（1）按有工作分类：

（2）按信誉分类的话：

以上样本结果好像与数据结果相悖
那如果按有工作和信誉因素分类的话：
如果客户有工作那就可以批准贷款，如果客户没有工作的话，我们再考虑他的信誉情况做出判断，这就是利用决策树进行分类的过程。

标准可以用一个基尼系数来定义：
采用基尼系数进行运算的决策树也称为CART决策树。
基尼系数（gini）用于计算一个系统中的失序现象，即系统的混乱程度（纯度）。基尼系数越高，系统的混乱程度就越高（不纯），建立决策树模型的目的就是降低系统的混乱程度（体高纯度），从而得到合适的数据分类效果。
基尼系数的计算公式如下：

选择基尼数最小的来作为决策树下一级的标准。
Gini= 1-p(批准)2-p(拒绝)2
当p(批准)=1 p(拒绝)=0 Gini=1-1=0
当p(批准)=0 p(拒绝)=1 Gini=1-0-1=0
当p(批准)=0.5 p(拒绝)=0.5 Gini=1-0.25-0.25=0.5
以以上例子可以得出
Gini= 1-p(9/15)2-p(6/15)2=0.48
Gini(工作，是)=1-（5/5）-0=0
Gini(工作，否)=1-（4/10）-（6/10）=0.48
Gini(工作)=5/15Gini(工作，是)+10/15Gini(工作，否)=0.32
依次算出:Gini(房子)=0.27 Gini(信誉)=0.28
以上可知有房子的基尼系数最小，所以依此为下一次分类的依据：