决策树：逼近离散值目标函数
适用问题：离散值分类
选择分类能力最好的属性根节点
度量： 熵
正例反例
同属于一类0，正=反 1
优选偏置，限定偏置
过度拟合：随机错误，噪声 数据太少
解决：
尽早停止树增长
修剪：
1.错误率降低修剪
2.规则后修剪 转换成规则
合并连续值属性
定义新属性，区间中值
增益比率
缺少属性值处理：
直接赋值，概率
