1.信息增益的定义，也就是互信息
2.信息增益的推导
由公式即可得到信息增益
信息增益存在偏向于选择取值较多的特征的问题，信息增益比可以对这一问题进行修正
3.信息增益比
4.基尼指数，基尼指数越大，样本集合的不确定性也就越大，与熵类似
5.ID3算法，使用信息增益作为特征选择准则，递归选择信息增益最大的特征，递归终止条件是信息增益小于某个阈值
6.C4.5算法，使用信息增益比作为选择标准
7.CART(分类与回归树) 回归树以平方误差最小化为准则选择特征，分类树使用基尼指数作为特征选择标准，选择基尼指数最小的作为特征。
7.决策树的剪枝，对付过拟合
损失函数
，其中
，<Tleaf>是叶子结点的个数
Nt是第t个叶子结点的样本点个数，H(t)为叶节点t的经验熵，或者是基尼指数
如果是经验熵
，Ntk是节点t上属于第k类的样本的个数。
CART树的剪枝算法
第一步：剪枝系数的确定
第二步：剪枝算法
原文：http://www.cnblogs.com/fisherinbox/p/6486379.html