吴恩达机器学习理论基础—决策树模型
决策树模型（Decision Trees）
采用猫狗分类的数据集，同时拥有三个基本的特征（输入）作为模型建立时使用的数据集。
将构造出来的决策树，分为了决策结点和叶子节点（预测节点）根据不同的节点进行预测和选择，从而得到想要的结果。构造的简单决策树如图所示。
采用不同的决策树构造算法会得到不同的决策树类型。需要通过模型的评估准则来对决策树进行评价。
决策树学习过程
学习过程的第一步，必须决定在根节点使用什么特征。
之后将结点进行进一步的细分完成做分支的建立过程。并产生预测节点的叶节点。之后采用相同的过程构造出右侧的分支结点。
首先决定在每个节点上使用哪些功能进行拆分，通过选择获得Maximize purity（最大纯度）
第二个需要解决的问题是，决策在什么时候停止的问题。（个人理解是剪枝的问题，解决模型的过拟合问题）
- 可以得到唯一的预测结果（确定不同的分类）
- When splitting a node will result in the tree exceeding a maximum depth
- 得到的分支结点不值得在进一步进行拆分的情况
测量纯度（Measuring purity）
绘制熵函数（H）通过熵函数来确认，根据不同的比例确定不同的熵的值来进行确定。
对于决策时中的公式推导基尼系数等一些概念（参考教材西瓜书中的系统介绍）。
信息增益的选择拆分（Choosing a split: Information Gain）
在决策树的学习中，熵的减少称为信息增益。在计算的过程中，使用平均加权来进行实现来提高其对应的纯度信息。（选择其中的熵最低的一项进行实现）
最低加权平均
我们使用信息熵来进行特征的选取与划分，从而确定了不同的决策树构造算法。
