- 树以代表训练样本的单个结点开始（步骤1）。
- 如果样本都在同一个类，则该结点成为树叶，并用该类标号（步骤2 和3）。
- 否则，算法使用称为信息增益的基于熵的度量作为启发信息，选择能够最好地将样本分类的属性（步骤6）。该属性成为该结点的“测试”或“判定”属性（步骤7）。在算法的该版本中，
- 所有的属性都是分类的，即离散值。连续属性必须离散化。
- 对测试属性的每个已知的值，创建一个分枝，并据此划分样本（步骤8-10）。
- 算法使用同样的过程，递归地形成每个划分上的样本判定树。一旦一个属性出现在一个结点上，就不必该结点的任何后代上考虑它（步骤13）。
- 递归划分步骤仅当下列条件之一成立停止：
- (a) 给定结点的所有样本属于同一类（步骤2 和3）。
- (b) 没有剩余属性可以用来进一步划分样本（步骤4）。在此情况下，使用多数表决（步骤5）。
- 这涉及将给定的结点转换成树叶，并用样本中的多数所在的类标记它。替换地，可以存放结
- 点样本的类分布。
- (c) 分枝
- test_attribute = a i 没有样本（步骤11）。在这种情况下，以 samples 中的多数类
- 创建一个树叶（步骤12）
优点：
直观，便于理解，小规模数据集有效
安装Graphviz： http://www.graphviz.org/
转化dot文件至pdf可视化决策树：dot -Tpdf iris.dot -o outpu.pdf
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
import csv
from sklearn import tree
from sklearn import preprocessing
from sklearn.externals.six import StringIO
# Read in the csv file and put features into list of dict and list of class label
allElectronicsData = open(r‘F:/MachineLearning/DecisionTree/AllElectronics.csv‘, ‘rt‘)
reader = csv.reader(allElectronicsData)
# headers = reader.next() # python2 的语法
headers = next(reader)
print(headers)
featureList = []
labelList = []
for row in reader:
labelList.append(row[len(row)-1])
rowDict = {}
for i in range(1, len(row)-1):
rowDict[headers[i]] = row[i]
featureList.append(rowDict)
print(featureList)
# Vetorize features
vec = DictVectorizer()
dummyX = vec.fit_transform(featureList) .toarray()
print("dummyX: " + str(dummyX))
print(vec.get_feature_names())
print("labelList: " + str(labelList))
# vectorize class labels
lb = preprocessing.LabelBinarizer()
dummyY = lb.fit_transform(labelList)
print("dummyY: " + str(dummyY))
# Using decision tree for classification
# clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion=‘entropy‘)
clf = clf.fit(dummyX, dummyY)
print("clf: " + str(clf))
# Visualize model
with open("allElectronicInformationGainOri.dot", ‘w‘) as f:
f = tree.export_graphviz(clf, feature_names=vec.get_feature_names(), out_file=f)
oneRowX = dummyX[0, :]
print("oneRowX: " + str(oneRowX))
newRowX = oneRowX
newRowX[0] = 1
newRowX[2] = 0
print("newRowX: " + str(newRowX))
predictedY = clf.predict(newRowX.reshape(1,-1)) # 将[1. 0. 0. 0. 1. 1. 0. 0. 1. 0.]变成[[1.],[0.],[0.],[0.],[1.],[1.],[0.],[1.]]
print("predictedY: " + str(predictedY))
原文：https://www.cnblogs.com/momo072994MLIA/p/9435505.html