全栈工程师开发手册 （作者：栾鹏）
python数据挖掘系列教程
决策树简介
决策树算是最好理解的分类器了。决策树就是一个多层if-else函数，就是对对象属性进行多层if-else判断，获取目标属性（类标签）的类别。由于只使用if-else对特征属性进行判断，所以一般特征属性为离散值，即使为连续值也会先进行区间离散化。
在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与类别属性之间的一种映射关系。
分类决策树概念：是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点和有向边组成。结点有两种类型：内部结点和叶结点。内部结点表示一个特征或属性，叶结点表示一个分类。
思考：选哪些特征属性参与决策树建模、哪些属性排在决策树的顶部，哪些排在底部，对属性的值该进行什么样的判断、样本属性的
