决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法。
决策树的构建通常可以概括为3个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。
1、特征选择
特征选择在于选取对训练数据具有分类能力的特征。这样可以提高决策树学习的效率，如果利用一个特征进行分类的结果与随机分类的结果没有很大差别，则称这个特征是没有分类能力的。经验上扔掉这样的特征对决策树学习的精度影响不大。通常特征选择的标准是信息增益(information gain)或信息增益比。
特征选择就是决定用哪个特征来划分特征空间。
熵定义为信息的期望值。在信息论与概率统计中，熵是表示随机变量不确定性的度量。如果待分类的事物可能划分在多个分类之中，则符号xi的信息定义为 ：