1.什麼是決策樹：

　　決策樹表示基於特徵對例項進行分類的樹形結構，從給定的訓練資料集中，遞迴選擇最優劃分特徵，依據此特徵對訓練資料集進行劃分，直到結點符合停止條件。

2.決策樹分類：

　　以標籤型別分為迴歸樹和分類樹，分別處理連續標籤和離散標籤

3.決策樹常用概念：

 4.決策樹的退出條件：子類特徵值全部相同、結果的標籤全部相同、子類中不含特徵、樹的深度達到最大值、葉子樣本數達到最小

 5.分類依據：連續標籤的依據：擬定幾種分類方式，對分類結果分別求方差再求和得到mse，取mse最小的情況做分類

　　　　　　離散標籤的依據：ID3按資訊增益或條件熵（一般情況用條件熵）、C4.5按資訊增益比最小的情況做劃分，CART按基尼係數最小情況劃分

 6.輸出值：連續標籤以葉子節點的均值作為輸出，

　　　　　 離散標籤以多數票的方式決定輸出標籤

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