1. 决策树（decision tree）的概念
决策树也是机器学习中的一个重要算法，但是我们可能平时在决策的时候就常常用到，比如以下天气和怎么出行的问题：
example
决策树是一种非参数学习算法，可以解决分类（包括多分类）问题，还可以解决回归问题。
如下的例子，用iris简单看一下决策树。
代码语言：javascript复制import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
iris_all = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names).copy()
# target = iris.target
iris_all['target'] = iris.target
# 为了方便可视化，仅使用两个特征
iris = iris_all.iloc[:,2:]
sns.scatterplot(data=iris, x = iris.columns.values[0], y = iris.columns.values[1],hue='target',palette="Set1")
plt.show()
# 决策边界函数
def plot_boundary(model, X, y):
x_min, x_max = X[:, 0].min() - .5, X[:, 0].max() .5
y_min, y_max = X[:, 1].min() - .5, X[:, 1].max() .5
h = .02 # step size in the mesh
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h))
Z = model.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
# Put the result into a color plot
Z = Z.reshape(xx.shape)
plt.figure(1, figsize=(4, 3))
plt.pcolormesh(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Set3_r)
# Plot also the training points
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, edgecolors='k', cmap=plt.cm.Accent)
plt.show()from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
np.random.seed(2)
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:,2:]
y = iris.target
dt_clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=2, criterion='entropy',) # max_depth 最大深度；criterion选择熵
dt_clf.fit(X, y)
plot_boundary(dt_clf, X, y)
2. 信息熵
在决策树中，每个节点在哪里划分，是如何确定呢？
信息熵是一种判断方法。熵是信息论中衡量随机变量不确定度的，这个值越大则数据的不确定性越高；反之，越小则数据的不确定性越低。信息熵是度量样本集合纯度最常用的一个指标，假如当前样本集合D中第i类样本所占的比例为
,则D的信息熵为：
假如有一个集合，有三类样本，比例分别为
，那么可求得信息熵为：
假如还有另一个集合，三个分类比例为
，则信息熵为：
第二个集合比第一个集合的信息熵要小。第一个集合的比例都一致，更不确定哪个分类。
假如集合分类是
,那么信息熵可求得为0.
当仅有两个分类时，一个分类的比例为x,则另一个则为1-x，那么公式为：
可视化为：
代码语言：javascript复制def entropy(p):
return -p * np.log2(p) - (1-p) * np.log2(1-p)
x = np.linspace(0.001, 0.999, 1000)
plt.plot(x, entropy(x))
plt.show()
3. 基尼系数（Gini）
基尼系数是另外一种判断方法，其公式为：
同样是像上面的三个例子，它们的基尼系数分别为：
与上面类似，当基尼系数为0时，分类是确定的。当仅有两个分类时，一个分类的比例为x,则另一个则为1-x，那么公式为：
这个抛物线的对称轴也是1/2，在1/2时，信息熵为0，分类最不确定。
代码语言：javascript复制from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
np.random.seed(2)
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:,2:]
y = iris.target
dt_clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=2, criterion='gini') # 改成gini系数
dt_clf.fit(X, y)
plot_boundary(dt_clf, X, y)
