以下内容有任何不理解可以翻看我之前的博客哦：吴恩达deeplearning.ai专栏

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学习算法非常强大的原因之一，是其应用了决策树和树集合，尽管决策树取得了巨大的成功，但是在学术界却没有太多的研究，但它其实是你工具箱中非常有用的工具。让我们用猫分类示例作为例子。

猫分类例子

你打算做一个分类器，从而判断图片中的动物是否是猫。
以下列举出了十种动物，每个动物按照三个特征：耳朵形状，脸的形状，是否有胡须被标记为特征，然后分别有十个标签，以上的这些全部都是二元分布，即是或不是这两种答案：

什么是决策树？
以下是一颗决策树，让我来进行一些名词解释：最上面的节点叫做根节点；所有的那些椭圆形的节点叫做决策节点，因为每个节点决定了你会往左或者是往右走；而最底部的节点被称为叶节点 。

当然决策树的种类并非只有一种，有些会在训练集和cv集上表现地比较好，有些效果就差些。决策树学习算法的工作大致原理是，希望在训练集上找到一个工作良好的树，然后能将其泛化到cv和test set上。

那么决策树是如何构建起来的呢，让我们看看它的学习过程。

学习过程

我们先用比较抽象的方法来考虑这些问题。让你能有个大致的概念，在之后的博客在进行具体细节了解。
第一步，需要确定根节点是什么。在以下的例子中，我们将根节点选为Ear Shape，这样，我们就将其中的五种动物分到了左边。

第二步，由于我们还没能将猫和狗完全区分开来，因此我们需要一个二级节点，用新的特征继续去区分动物。这里选择的是脸的形状。

这样，猫和狗就被区分开来了，从而可以直接划定叶节点。

在右边的这个子树，我们进行同样的操作。

这样就构建好了决策树。
在以上的构建过程中，我们可以发现，我们需要做以下几个关键决定：

1. 选择哪个节点作为特征节点，从而可以最大化提高纯度。例如，如果有DNA这个特征那就最好了，直接百分百区分。但很少能有这种好事。在以后的博客中，我们将提到如何最小化杂质。
2. 第二个你需要考虑的是，什么时候停止分裂？当然，当你遇到上例这种100%正确的可以停止分裂。此外的情况是，当分裂一个节点会导致你的决策树超过你设定的最大深度，就停止。一般来说，根节点的深度为0，往后每下一层，深度加一，这个也叫做跳数(hops)。保持深度不要太大是为了防止你的树过于臃肿，从而导致过拟合的发生。另一种可能是，分裂到该阶段，纯度达到了你设定的阈值，就是性能到这里就够了。最后一种可能是，当分裂到这个阶段，例子过少，也可以停止。

相信你和我的感觉一样，怎么决策树要考虑的情况这么多，没关系，我们在之后的博客之中慢慢了解这些内容。
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