1、说明

决策树算法是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法。

分类算法是利用训练样本集获得分类函数即分类模型(分类器)，从而实现将数据集中的样本划分到各个类中。分类模型通过学习训练样本中属性集与类别之间的潜在关系，并以此为依据对新样本属于哪一类进行预测。

2、基本使用

决策树算法是直观运用概率分析的一种图解法，是一种十分常用的分类方法，属于有监督学习。

决策树是一种树形结构，其中每个内部结点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶子结点代表一种类别。

决策树学习是以实例为基础的归纳学习，它采用自顶向下的递归方法，其基本思想是以信息熵为度量构造一颗熵值下降最快的树，到叶子结点处的熵值为零，此时每个叶子节点中的实例都属于同一类。

决策树学习算法的优点是，它可以自学习，在学习的过程中不需要使用者了解过多的背景知识，只需要对训练实例进行较好的标注，就能够进行学习。