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决策树
决策树是一种基本的分类与回归方法，通常包括三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。
树由节点和有向边组成，节点分内部节点（特征或属性）和叶节点（表示一个类）
用决策树分类，从根节点开始，对实例的某一特征进行测试，根据测试结果，将实例分配到其子节点。重复上述过程，直到达到叶节点。
首先，构建根节点，将所有训练数据都放在根节点。选择一个最优特征，按照这一特征将训练数据集分割成子集，使各个子集有一个当前条件下最好的分类。如果这些子集已经能够被基本正确分类，那么构建叶节点。并将这些子集分到对应的叶节点中去。如果还有子集不能被基本正确分类，那么就对这些子集选择新的最优特征，继续对其进行分割构建相应的节点。如此递归下去，直到所有训练数据子集被基本正确分类或没有合适的特征为止。最后每个子集都有了明确的类，这就生成了一颗决策树。
决策树学习本质上是从训练数据集中归纳出一组分类规则。
与训练数据集不相矛盾的决策树可能有多个，也可能一个也没有。我们需要的是一个与训练数据矛盾较小的决策树，同时具有较好的泛化能力。
决策树学习是由训练数据集估计条件概率模型，基于特征空间划分的类的条件概率模型有无穷多个，我们选择不仅对训练数据有较好拟合，而且对未知数据有很好预测的模型。
决策树很容易引发过拟合
采用枝剪策略，对已生成的树自下而上进行枝剪，将树变得更简单，从而使他具有更好的泛化能力。
如果特征数量很多，也可以在决策树学习开始前进行特征选择（选取对训练数据具有分类能力的特征），只保留对训练数据有足够分类能力的特征。
决策树的生成对应于模型的局部最优，枝剪则考虑全局最优。
C4.5算法
这是以决策树的形式构建的一个分类器（分类器是数据挖掘的一个工具，根据大量需要进行分类的数据学习规则，并尝试预测新数据所属的类别）。
eg:我们有一个包含很多病人信息的数据集（如年龄、性别、脉搏、血压、家族病史等）
C4.5算法在生成信息树的时候使用了信息增益
C4.5使用一个单向的枝剪过程来缓解过拟合
C4.5算法既可以处理连续数据也可以处理离散数据
决策树可解释性强，速度也很快
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原文地址：http://www.cnblogs.com/sxbjdl/p/5574703.html
