决策树算法：顾名思义，以二分类问题为例，即利用自变量构造一颗二叉树，将目标变量区分出来，所有决策树算法的关键点如下：1分裂属性的选择。即选择哪个自变量作为树叉，也就是在n个自变量中，优先选择哪个自变量进行分叉。而采用何种计算方式选择树叉，决定了决策树算法的类型，即ID3、4.5、CART三种决策树算法选择树叉的方式是不一样的，后文详细描述。2树剪枝。即在构建树叉时，由于数据中的噪声和离群点，许多分支反映的是训练数据中的异常，而树剪枝则是处理这种过分拟合的数据问题，常用的剪枝方法为先剪枝和后剪枝。后文详细描述。为了描述方便，本文采用评价电信服务保障中的满意度预警专题来解释决策树算法，即假如我家办了电信的宽带，有一天宽带不能上网了，于是我打电话给电信报修，然后电信派相关人员进行维修，修好以后电信的回访专员询问我对这次修理障碍的过程是否满意，我会给我对这次修理障碍给出相应评价，满意或者不满意。根据历史数据可以建立满意度预警模型，建模的目的就是为了预测哪些用户会给出不满意的评价。目标变量为二分类变量：满意（记为0）和不满意（记为1）。自变量为根据修理障碍过程产生的数据，如障碍类
