决策树：从根节点开始一步步走到叶子节点（决策），所有的数据最终都会落到叶子节点，既可以做分类也可以做回归
决策树思想，实际上就是寻找最纯净的划分方法，这个最纯净在数学上叫纯度，纯度通俗点理解就是目标变量要分得足够开（y=1的和y=0的混到一起就会不纯）。另一种理解是分类误差率的一种衡量。实际决策树算法往往用到的是，纯度的另一面也即不纯度，下面是不纯度的公式。不纯度的选取有多种方法，每种方法也就形成了不同的决策树方法，比如ID3算法使用信息增益作为不纯度；C4.5算法使用信息增益率作为不纯度；CART算法使用基尼系数作为不纯度。
树的组成
根节点：第一个选择点
非叶子节点与分支：中间过程
叶子节点：最终的决策结果
决策树的衡量标准——熵
熵：熵是表示随机变量不确定性的度量（解释：说白了就是物体内部的混乱程度，比如杂货市场里面什么都有
那肯定混乱呀，专卖店里面只卖一个牌子的那就稳定多啦）
我们在学习决策树的时候——如何决策一个节点的选择呢？
信息增益：表示特征X使得类Y的不确定性减少的程度。（分类后的专一性，希望分类后的结果是同类在一起）
决策树剪枝策略
为什么要剪枝：决策树过拟合风险很大，理论上可以完全分得开数据（想象一下，如果树足够庞大，每个叶子节点不就一个数据了嘛）
剪枝策略：预剪枝，后剪枝
预剪枝：边建立决策树边进行剪枝的操作（更实用）
后剪枝：当建立完决策树后来进行剪枝操作
集成算法：
Bagging模型
全称： bootstrap aggregation（说白了就是并行训练一堆分类器）
最典型的代表就是随机森林啦
森林：很多个决策树并行放在一起
随机：数据采样随机，特征选择随机
随机森林——构造树模型
随机森林优势
它能够处理很高维度（feature很多）的数据，并且不用做特征选择
在训练完后，它能够给出哪些feature比较重要
可以进行可视化展示，便于分析
容易做成并行化方法，速度比较快