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决策树算法有很多种，比喻有ID3（利用信息增益来选择决策变量），C5（利用信息增益率来选择决策变量），CART，chain以及quest等，不同的决策树适用情况也不一样，有机会可以多多交流。。 
在数据挖掘中，有很多的算法是需要我们去学习的，比如决策树算法。在数据挖掘中，决策树能够帮助我们解决更多的问题。当然，关于决策树的概念是有很多的，所以说我们需要多多学习多多总结，这样才能够学会并且学会数据挖掘的知识，在这篇文章中我们就重点为大家介绍一下关于决策树的相关知识。决策树的算法决策树的算法是以树状结构表示数据分类的结果。一般情况，一棵决策树包含一个根节点、若干个内部结点和若干个叶结点。而叶结点对应于决策结果，其他每个结点则对应于一个属性测试；每个结点包含的样本集合根据属性测试的结果被划分到子结点中；根结点包含样本全集，从根结点到每个叶结点的路径对应了一个判定测试序列。决策树学习的目的就是为了产生一棵泛化能力强，即能处理未见示例能力强的决策树。这些就是决策树算法的结构。 决策树的原理一般来说，决策树归纳的基本算法是贪心算法，自顶向下以递归方式构造决策树。而贪心算法在每一步选择中都采取在当前状态下最优的选择。在决策树生成过程中，划分选择即属性选择度量是关键。通过属性选择度量，选择出最好的将样本分类的属性。这样就能够方便数据属性的划分，然后，下一步是树的剪枝。在决策树学习中，为了尽可能正确分类训练样本，结点划分过程将不断重复，这样才能够使用决策树解决很多的问题。而分类是数据挖掘中的一种应用方法，而决策树则是一种典型的普遍使用的分类方法，并且决策树技术早已被证明是利用计算机模拟人决策的有效方法。决策树的现状近年来随着信息技术、计算机科学的迅速发展，决策树作为重要方法之一，越来越受到人们的关注。而其在人工智能方面的潜力以及与越来越多新技术的结合，由此可见，决策树在数据挖掘乃至数据分析中还是有很长的使用时间，这就是决策树至今经典的原因。在这篇文章中我们给大家介绍了关于数据挖掘中决策树的知识，当大家学习了决策树的概念，决策树的结构以决策树的原理，就能够掌握决策树的基础知识。不过要想学习数据挖掘，还是要学习更多的知识，希望这篇文章能够帮助到大家。
