機器學習回顧篇（7）：決策樹演算法（ID3、C4.5）
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1 演算法概述¶
我們每天都做著各種形形色色的決策——週末怎麼嗨、是否買下衣服、出差選哪種交通工具等等，這些決策的過程我們用圖形的形式表現出來就是一種類似樹形的結構，將這種決策思想應用到機器學習演算法領域，那就是我們本文要說的決策樹演算法。
決策樹演算法屬於有監督學習演算法的一員，在決策前需要先根據先驗資料進行學習，構建並訓練出一個決策樹模型。決策樹模型中每一個非葉子結點代表著一個特徵屬性，其下每一個分支都代表對該特徵屬性值域的不同取值劃分，每一個葉子結點代表一個輸出分類。應用模型進行決策時，從第一個非葉子結點（根節點）開始，根據特徵屬性和值選擇分支直到最後的葉子結點，最後的葉子結點所代表的分類就是最終的決策結果。
決策樹演算法的本質是根據訓練資料進行學習，構建一顆最優的決策樹。之所以說最優，是因為對於同一個資料集，在不同的策略下可能構造出不一樣的決策樹。假設我們有如下一個資料集，用於判斷同事是否是程式設計師（純屬瞎編娛樂，請勿深究）：
我們可能構建出下面這棵樹：
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