簡介：
通過樣本數據集畫出決策樹，將測試數據從上到下依次做判斷即可得到結果
適用範圍：
標稱型數據（是/否），沒法處理數值型
步驟：
1.計算樣本數據集的香農熵；
2.按給定特徵劃分樣本數據集；
3.選擇最好的數據集劃分方式；
4.遞歸構建決策樹（沒有庫，自己定義畫圖函數）
缺點：
1.無法給出數據的內在含義；
2.容易出現過度匹配，可以裁剪決策樹，去掉一些不必要的葉子節點；
優點：
1.計算複雜度不高，輸出結果是決策樹，形式直觀，容易理解；
其他決策樹的構造算法，C4.5和CART；