決策樹的分類速度快
決策樹有個步驟：特徵選擇，決策樹生成，和決策樹的修剪。
特許選擇：在於選取對訓練數據具有分類能力的特徵，這樣可以提高決策樹學習的效率。如果利用一個特徵進行分類的結果與隨機分類的結果沒有很大差別，則稱這個特徵是沒有分類能力的。經驗上任掉這些的特徵對決策樹學習的精度影響。
通常特徵選擇的準則是信息增益，或信息增益比。
在學習信息增益的時候，首先是要了解一個概念：熵(entropy)是表示隨機變量不確定的度量，
信息越少，越是不確定，熵也就會越大。熵的公式爲H(x)=-sum(pi*logpi)(i=1,2....n)
熵的取值只依賴於x的分佈，並不是x越大，熵就越大，等。
信息增益 g(D,A)特徵A對訓練集D的信息增益==H(D)-H(D/A)之差。又稱互信息。
信息增益存在一定的問題，往往偏向於選擇取值較多的特徵的問題
後人又提出信息增益比: gr(D,A)=g(D,A)/Ha(D)意思就是A在特徵D上的信息增益比上A的信息熵。
ID3,C4.5算法的生成不再這講
決策樹生成算法遞歸地產生決策樹，直到不能繼續下去爲止。模型複雜，這樣產生的樹往往對訓練數據的分類很正確，但是往往會出現過擬合現象，降低模型複雜度，就是對決策樹進行剪枝。
CART迴歸樹。