決策樹講解和程式碼
決策樹最關鍵的兩個部分：1.面對一個實際的資料集，如何構建出一棵樹 2.構建樹的過程中，樹分裂節點時，如何選擇出最優的屬性作為分裂節點。
演算法就是為了選出最優的屬性。為什麼要選擇最優的屬性，是因為不同的屬性排列組合導致的演算法能力的好壞不一樣。
決策樹包含：根節點（樣本全集）、葉節點（決策結果）、內部節點（屬性測試）
劃分選擇的決策樹演算法有：ID3（資訊增益）、C4.5（增益率）、CART（基尼指數）
演算法形式如下
輸入：訓練集D，屬性集A
過程：函式TreeGenerate(D,A)
生成節點node；
1.如果D中樣本屬於同一類別C，則將node標記為C類葉節點
2.如果屬性集為空或者D中樣本在所有屬性上取值相同，則將node標記為葉節點
3.從A中選擇最優劃分屬性a*，採用增益率為標準找出最優劃分屬性，a* = arg max Gain_ratio(D,a)
為node生成一個分支；令Dv表示D在a*上的樣本子集；如果Dv為空，將分支節點標記為葉節點，其類別標記為D中樣本最多的類
輸出：以node為根節點的一顆決策樹
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