决策树算法通俗理解

决策树是一种用于做出决策的算法，它以树形结构的形式表示决策过程。每一个非叶子节点代表一个决策，每一个叶子节点代表一个结果，从根节点开始，每一步决策都会导致到达另一个节点，最终到达结果节点。

决策树的构建利用了信息熵（Information Entropy）的原理。信息熵是指信息的不确定性，在决策树中，每一步决策都是为了降低信息熵，以此来帮助选择最优解。

决策树的构建过程一般分为以下几个步骤：

收集数据：获取所有需要做决策的数据。

分析数据：对数据进行分析，计算信息熵。

构建决策树：根据信息熵的大小，从根节点开始逐步构建决策树，直到所有决策都被考虑。

使用决策树：通过从根节点开始按照决策树的构造进行决策，最终到达结果节点。