1、特征选择
特征选择决定了使用哪些特征来做判断。在训练数据集中，每个样本的属性可能有很多个，不同属性的作用有大有小。因而特征选择的作用就是筛选出跟分类结果相关性较高的特征，也就是分类能力较强的特征。在特征选择中通常使用的准则是：信息增益。
2、决策树生成
选择好特征后，就从根节点触发，对节点计算所有特征的信息增益，选择信息增益最大的特征作为节点特征，根据该特征的不同取值建立子节点；对每个子节点使用相同的方式生成新的子节点，直到信息增益很小或者没有特征可以选择为止。
3、决策树剪枝
剪枝的主要目的是对抗「过拟合」，通过主动去掉部分分支来降低过拟合的风险。
【简介】
决策树是一种解决分类问题的算法，决策树算法采用树形结构，使用层层推理来实现最终的分类。
决策树法的步骤决策树法的几个关键步骤是：
1、画出决策树，画决策树的过程也就是对未来可能发生的各种事件进行周密思考、预测的过程，把这些情况用树状图表示出来．先画决策点，再找方案分枝和方案点．最后再画出概率分枝。
2、由专家估计法或用试验数据推算出概率值．并把概率写在概率分枝的位置上。
3、计算益损期望值，从树梢开始，由右向左的顺序进行．用期望值法计算．若决策目标是盈利时，比较各分枝，取期望值最大的分枝，其他分枝进行修剪。
扩展资料
决策树的优点
1、决策树易于理解和实现. 人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。
2、对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的 . 其他的技术往往要求先把数据一般化，比如去掉多余的或者空白的属性。
3、能够同时处理数据型和常规型属性。其他的技术往往要求数据属性的单一。
4、 在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。
5、对缺失值不敏感
6、可以处理不相关特征数据
7、效率高，决策树只需要一次构建，反复使用，每一次预测的最大计算次数不超过决策树的深度。
决策树的缺点
1、对连续性的字段比较难预测。
2、对有时间顺序的数据，需要很多预处理的工作。
3、当类别太多时，错误可能就会增加的比较快。
4、一般的算法分类的时候，只是根据一个字段来分类。
5、在处理特征关联性比较强的数据时表现得不是太好
什么是决策树法 它一般要经过哪些步骤？决策树就是只我们在做一个决策的时候，应该是从最根本来定一个政策，然后衍生出他所需要规划的规划的项目和。
决策树法图自己画，书上有例子E(甲)=(430*0.7+(-60)*0.3)*6-800=898E(乙)=(210*0.7+35*0.3)*6-250=695E(丙)=(105*0.7+25*0.3)*6=486我也是依葫芦画瓢，大家还是把书上例子看懂比较保险，错了要告诉我
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