决策树

决策树（Decision Tree）是一种实现分治策略略的层次数据结构。它是一种有效的非参数学习方法，并可
以⽤用于分类和回归。我们主要讨论分类的决策树。
分类决策树模型表示⼀一种基于特征对实例例进⾏行行分类的树形结构（包括二叉树和多叉树）。
决策树由结点（node）和有向边（directed edge）组成，树中包含三种结点：
根结点（root node）：包含样本全集。没有⼊入边，但有零条或多条出边；
内部结点（internal node）：对应于属性测试条件，恰有一条入边，和两条或多条出边；
叶结点（leaf node）或终结点（terminal node）：对应于决策结果，恰有一条入边，但没有出
边。