决策树模型
决策树（decision tree）是一种基本的分类与回归方法。
分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点（node）和有向边（directed edge）组成。结点有两种类型：内部结点（internal node）和叶结点（leaf node）。内部结点表示一个特征或属性，叶结点表示一个类。
用决策树分类，从根结点开始，对实例的某一特征进行测试，根据测试结果，将实例分配到其子结点；这时，每一个子结点对应着该特征的一个取值。如此递归地对实例进行测试并分配，直至达到叶结点。最后将实例分到叶结点的类中。
用于预测一个人是否肥胖或不肥胖的决策树
决策树学习
决策树学习算法包括3部分：特征选择、树的生成和树的剪枝。常用的算法有ID3、 C4.5和CART。
1、特征选择的目的在于选取对训练数据能够分类的特征。特征选择的关键是其准则。常用的准则如下：
（1）样本集合D对特征A的信息增益（ID3）
（2）样本集合D对特征A的信息增益比（C4.5）
（3）样本集合D的基尼指数（CART）
2．决策树的生成。通常使用信息增益最大、信息增益比最大或基尼指数最小作为特征选择的准则。决策树的生成往往通过计算信息增益或其他指标，从根结点开始，递归地产生决策树。这相当于用信息增益或其他准则不断地选取局部最优的特征，或将训练集分割为能够基本正确分类的子集。
3．决策树的剪枝。由于生成的决策树存在过拟合问题，需要对它进行剪枝，以简化学到的决策树。决策树的剪枝，往往从已生成的树上剪掉一些叶结点或叶结点以上的子树，并将其父结点或根结点作为新的叶结点，从而简化生成的决策树。
使用Scikit-learn进行决策树分类
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn import tree
import matplotlib.pyplot as plt
iris=load_iris()
print(iris.feature_names)
print(iris.target_names)
#划分数据集
removed =[0,50,100]
new_target = np.delete(iris.target,removed)
new_data = np.delete(iris.data,removed, axis=0)
#训练分类器
clf = tree.DecisionTreeClassifier() # 定义决策树分类器
clf=clf.fit(new_data,new_target)
prediction = clf.predict(iris.data[removed])
print("Original Labels",iris.target[removed])
print("Labels Predicted",prediction)
#绘制决策树
plt.figure(figsize=(15, 10))
tree.plot_tree(clf, feature_names=iris.feature_names, filled=True)
plt.show()
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