機器學習-10（最優決策樹演算法的實際展示）
網上一大堆的文章，但是他們的介紹並沒有實際上說明為什麼使用最優決策樹，決策樹到底是什麼玩意
我這裡也不做類似的白話文解釋了，直接附圖來詳細生動的例子給大家演示why
OK，現在我們先以是否浮出水面來分類
最終結果如圖
ok,經過我們層層的決策，結果如圖
最後結果是[1,1],[1,1]為魚類,[1,0],[0,1],[0,1]為非魚類,而其實我們在第一次判別是否浮出水面的時候已經把[0,1][0,1]排除在外了
我們實際經歷了2次決策，第一次決策排除了2個
現在我們試試以是否有腳蹼來分類
一樣是2次決策，但是第一次決策只排除了1個
很顯然我們用第一種決策方式，是屬於最優的
在此處資訊熵就是總的5個樣本的集合的訊號
而分類引起的資訊增益也就是劃分之後，我們剩下的子集需要多少訊號去表達的度量
經過第一種分類 剩下的表達就只有 0,1，10三個就可以儲存下
而第二種我們需要0,1,10,11才可以儲存下。
明顯第一種劃分之後純度更高（資訊熵-分類資訊熵），是我們的最優選擇
這就是所謂的決策樹演算法，也就是每次遞迴，我們要去選取哪一種類別佔主要因素
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