基本原理

决策树的基本原理是将数据分成不同的子集，使每个子集尽可能纯净。

这意味着子集中的数据属于同一类别或具有相似的属性。

为了做到这一点，决策树会选择一个特征，并根据该特征将数据分成两个子集。

它会选择那个特征，该特征在划分后的子集中具有最好的纯度，通常使用一种叫做“信息增益”的指标来衡量。
公式解释
信息熵（Entropy）

信息熵是衡量数据纯度的指标。对于一个数据集，信息熵的计算公式如下：

其中，是数据集的信息熵，是类别的数量，是数据集中属于第

个类别的样本所占的比例。信息熵越低，数据集越纯净。
信息增益（Information Gain）

信息增益用于选择最佳的特征进行数据分割。对于一个特征

，信息增益的计算公式如下：

其中，是特征的信息增益，是数据集的信息熵，是特征的可能取值，是特征取值为时的子集，表示数据集

的大小。
Python示例

现在，让我们使用Python来绘制一个简单的决策树示例，以更好地理解它的工作原理。我们将使用scikit-learn库来创建和可视化决策树模型。