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　　機(jī)器學(xué)習(xí)中，決策樹是一個預(yù)測模型；它代表的是對象屬性值與對象值之間的一種映射關(guān)系。樹中每個節(jié)點(diǎn)表示某個對象，每個分叉路徑則代表的某個可能的屬性值，而每個葉結(jié)點(diǎn)則對應(yīng)具有上述屬性值的子對象。決策樹僅有單一輸出；若需要多個輸出，可以建立獨(dú)立的決策樹以處理不同輸出。
　　從數(shù)據(jù)產(chǎn)生決策樹的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)叫做決策樹學(xué)習(xí), 通俗說就是決策樹。
　　關(guān)于決策樹，幾乎是數(shù)據(jù)挖掘分類算法中最先介紹到的。
　　決策樹，顧名思義就是用來做決定的樹，一個分支就是一個決策過程。
　　每個決策過程中涉及一個數(shù)據(jù)的屬性，而且只涉及一個。然后遞歸地，貪心地直到滿足決策條件(即可以得到明確的決策結(jié)果)。
　　決策樹算法：顧名思義，以二分類問題為例，即利用自變量構(gòu)造一顆二叉樹，將目標(biāo)變量區(qū)分出來，所有決策樹算法的關(guān)鍵點(diǎn)如下：
　　1.分裂屬性的選擇：選擇哪個自變量作為樹叉，也就是在n個自變量中，優(yōu)先選擇哪個自變量進(jìn)行分叉。而采用何種計(jì)算方式選擇樹叉，決定了決策樹算法的類型，即ID3、c4.5、CART三種決策樹算法選擇樹叉的方式是不一樣的。
　　2.樹剪枝：在構(gòu)建樹叉時，由于數(shù)據(jù)中的噪聲和離群點(diǎn)，許多分支反映的是訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的異常，而樹剪枝則是處理這種過分?jǐn)M合的數(shù)據(jù)問題，常用的剪枝方法為先剪枝和后剪枝。
　　決策樹是一種十分常用的分類方法。他是一種監(jiān)管學(xué)習(xí)，所謂監(jiān)管學(xué)習(xí)說白了很簡單，就是給定一堆樣本，每個樣本都有一組屬性和一個類別，這些類別是事先確定的，那么通過學(xué)習(xí)得到一個分類器，這個分類器能夠?qū)π鲁霈F(xiàn)的對象給出正確的分類。這樣的機(jī)器學(xué)習(xí)就被稱之為監(jiān)督學(xué)習(xí)。
　　構(gòu)建一棵決策樹，關(guān)鍵問題就在于，如何選擇一個合適的分裂屬性來進(jìn)行一次分裂，以及如何制定合適的分裂謂詞來產(chǎn)生相應(yīng)的分支。各種決策樹算法的主要區(qū)別也正在于此。 
　　利用決策樹算法構(gòu)建一個初始的樹之后，為了有效地分類，還要對其進(jìn)行剪枝。這是因?yàn)?，由于?shù)據(jù)表示不當(dāng)、有噪音等原因，會造成生成的決策樹過大或過度擬合。因此為了簡化決策樹，尋找一顆最優(yōu)的決策樹，剪枝是一個必不可少的過程。
　　決策樹學(xué)習(xí)也是數(shù)據(jù)挖掘中一個普通的方法。在管理學(xué)中，每個決策樹都表述了一種樹型結(jié)構(gòu)，它由它的分支來對該類型的對象依靠屬性進(jìn)行分類。每個決策樹可以依靠對源數(shù)據(jù)庫的分割進(jìn)行數(shù)據(jù)測試。這個過程可以遞歸式的對樹進(jìn)行修剪。當(dāng)不能再進(jìn)行分割或一個單獨(dú)的類可以被應(yīng)用于某一分支時，遞歸過程就完成了。另外，隨機(jī)森林分類器將許多決策樹結(jié)合起來以提升分類的正確率。
　　行業(yè)分析發(fā)現(xiàn)，決策樹越小，就越容易理解，其存儲與傳輸?shù)拇鷥r也就越小，但決策樹過小會導(dǎo)致錯誤率較大。反之，決策樹越復(fù)雜，節(jié)點(diǎn)越多，每個節(jié)點(diǎn)包含的訓(xùn)練樣本個數(shù)越少，則支持每個節(jié)點(diǎn)樣本數(shù)量也越少，可能導(dǎo)致決策樹在測試集上的分類錯誤率越大。因此，剪枝的基本原則就是，在保證一定的決策精度的前提下，使樹的葉子節(jié)點(diǎn)最少，葉子節(jié)點(diǎn)的深度最小。要在樹的大小和正確率之間尋找平衡點(diǎn)。 
　　在生成一棵最優(yōu)的決策樹之后，就可以根據(jù)這棵決策樹來生成一系列規(guī)則。這些規(guī)則采用“If...，Then...”的形式。從根節(jié)點(diǎn)到葉子節(jié)點(diǎn)的每一條路徑，都可以生成一條規(guī)則。這條路徑上的分裂屬性和分裂謂詞形成規(guī)則的前件（If部分），葉子節(jié)點(diǎn)的類標(biāo)號形成規(guī)則的后件（Then部分）。
　　相對于其他數(shù)據(jù)挖掘算法，決策樹在以下幾個方面擁有優(yōu)勢：
　　決策樹易于理解和實(shí)現(xiàn)，人們在通過解釋后都有能力去理解決策樹所表達(dá)的意義。
　　對于決策樹，數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備往往是簡單或者是不必要的，其他的技術(shù)往往要求先把數(shù)據(jù)一般化，比如去掉多余的或者空白的屬性；
　　能夠同時處理數(shù)據(jù)型和常規(guī)型屬性；
　　是一個白盒模型如果給定一個觀察的模型，那么根據(jù)所產(chǎn)生的決策樹很容易推出相應(yīng)的邏輯表達(dá)式；
　　易于通過靜態(tài)測試來對模型進(jìn)行評測。 表示有可能測量該模型的可信度；
　　在相對短的時間內(nèi)能夠?qū)Υ笮蛿?shù)據(jù)源做出可行且效果良好的結(jié)果。