机器学习中的监督学习分类算法中，决策树是一种相当基础且实用的预测模型。它以一种映射关系的形式，体现了对象特征与其对应值之间的内在联系。
决策树的一大优点在于其数据表现形式极为直观易懂。它的核心任务之一就是揭示数据中潜藏的知识信息。即便是对于不熟悉的数据集，决策树也能助我们从中抽取出一系列规则。在机器根据数据构建这些规则的过程中，实质上就是机器学习的具体体现。决策树在专家系统中有着广泛的应用，其给出的结果常常能够与拥有数十年行业经验的专家相媲美。
构造决策树的算法众多，其中ID3、C4.5、CART等堪称经典。特别要提的是ID3（Iterative Dichotomiser 3），该算法由Ross Quinlan于1986年提出。其核心思想是通过计算信息增益来选择最优特征进行分割，从而构建决策树。在构建过程中，我们需要解决的首要问题是：在当前的数据集中，哪个特征在划分数据分类时起到决定性作用。
数据的无序程度越高，其熵值越大，意味着数据中混合了更多的信息。了解如何衡量数据集的无序程度后，我们还需要对数据集进行划分，并计算划分后的熵，以判断数据集是否被正确划分。对每个特征划分数据集的结果计算信息熵，然后判断按照哪个特征划分数据集能得到最小的熵，即为最佳的划分方式。
以年龄（age）为例：当我们根据年龄来划分数据集D时，会得到一定的条件熵。通过计算信息增益，我们可以得知年龄特征对于数据集划分的贡献度。
同样地，我们也可以对其他特征如学生（student）状态进行同样的分析。由于age的特征所带来的增益大于student，因此使用年龄特征来划分数据集D更为合适。通过对比所有特征的信息增益，我们可以确定增益最大的特征，并据此来划分数据集。对于划分后的子数据集，我们再递归使用相同的方法，直到所有特征均已使用或对应的类别只剩下一种，这时决策树便构建完成。
尽管决策树算法看似简单，但它在诸多领域中都大放异彩，发挥着不可替代的作用。