开始预测

现在让我们来看看在图 6-1 中的树是如何进行预测的。假设你找到了一朵鸢尾花并且想对它进行分类，你从根节点开始（深度为 0，顶部）：该节点询问花朵的花瓣长度是否小于 2.45 厘米。如果是，您将向下移动到根的左侧子节点（深度为 1，左侧）。 在这种情况下，它是一片叶子节点（即它没有任何子节点），所以它不会问任何问题：你可以方便地查看该节点的预测类别，决策树预测你的花是 Iris-Setosa（class = setosa）。

现在假设你找到了另一朵花，但这次的花瓣长度是大于 2.45 厘米的。你必须向下移动到根的右侧子节点（深度为 1，右侧），而这个节点不是叶节点，所以它会问另一个问题：花瓣宽度是否小于 1.75 厘米？ 如果是，那么你的花很可能是一个 Iris-Versicolor（深度为 2，左）。 如果不是，那很可能一个 Iris-Virginica（深度为 2，右），真的是太简单了，对吧！

决策树的众多特性之一就是， 它不需要太多的数据预处理， 尤其是不需要进行特征的缩放或者归一化。

节点的samples属性统计出它应用于多少个训练样本实例。

例如，我们有一百个训练实例是花瓣长度大于 2.45 里面的（深度为 1， 右侧），在这 100 个样例中又有 54 个花瓣宽度小于 1.75cm（深度为 2，左侧）。

节点的value属性告诉你这个节点对于每一个类别的样例有多少个。

例如：右下角的节点中包含 0 个 Iris-Setosa，1 个 Iris-Versicolor 和 45 个 Iris-Virginica。

最后，节点的Gini属性用于测量它的纯度：如果一个节点包含的所有训练样例全都是同一类别的，我们就说这个节点是纯的（Gini=0）。

例如，深度为 1 的左侧节点只包含 Iris-Setosa 训练实例，它就是一个纯节点，Gini 指数为 0。

公式 6-1 显示了训练算法如何计算第i个节点的 gini 分数 。例如， 深度为 2 的左侧节点基尼指数为：。另外一个纯度指数也将在后文很快提到。

• 是第i个节点中训练实例为的k类实例的比例

Scikit-Learn 用的是 CART 算法， CART 算法仅产生二叉树：每一个非叶节点总是只有两个子节点（只有是或否两个结果）。然而，像 ID3 这样的算法可以产生超过两个子节点的决策树模型。

图 6-2 显示了决策树的决策边界。粗的垂直线代表根节点（深度为 0）的决定边界：花瓣长度为 2.45 厘米。由于左侧区域是纯的（只有 Iris-Setosa），所以不能再进一步分裂。然而，右边的区域是不纯的，所以深度为 1 的右边节点在花瓣宽度为 1.75 厘米处分裂（用虚线表示）。又由于max_depth设置为 2，决策树在那里停了下来。但是，如果将max_depth设置为 3，两个深度为 2 的节点，每个都将会添加另一个决策边界（用虚线表示）。

模型小知识：白盒与黑盒

正如我们看到的一样，决策树非常直观，他们的决定很容易被解释。这种模型通常被称为白盒模型。相反，随机森林或神经网络通常被认为是黑盒模型。他们能做出很好的预测，并且您可以轻松检查它们做出这些预测过程中计算的执行过程。然而，人们通常很难用简单的术语来解释为什么模型会做出这样的预测。例如，如果一个神经网络说一个特定的人出现在图片上，我们很难知道究竟是什么导致了这一个预测的出现：

模型是否认出了那个人的眼睛？ 她的嘴？ 她的鼻子？她的鞋？或者是否坐在沙发上？ 相反，决策树提供良好的、简单的分类规则，甚至可以根据需要手动操作（例如鸢尾花分类）。