【学习】深入浅出理解决策树算法（一）-核心思想

决策树（decision tree）是一个树结构（ 可以是二叉树或非二叉树 ）。

其每个非叶节点表示一个 特征属性 上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而每个叶节点存放一个 类别 。

使用决策树进行决策的过程就是从 根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到到达叶子节点，将叶子节点存放的类别作为决策结果。

总结来说 ：

决策树模型核心是下面几部分 ：