决策树又称为判定树，它所使用的知识包含概率、期望以及信息熵。顾名思义，决策树方法就是对一件事做出决定，比如我们该执行方案 1，还是方案 2。但用决策树方法做出决策并不是去考虑具体的因素，而是有一定的信息理论支撑。比如有关概率和期望的知识，以及信息理论中的信息熵和信息增益的概念。

首先我们要先了解决策树方法需要的基本知识——概率与期望。

概率与期望

数学期望是实验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。比如在我们购买彩票的时候，5 元面值的彩票的中奖概率是 0.4，不中奖的概率是 0.6，那么我们购买彩票获奖的期望就是 5×0.4+0×0.6=2 元。

信息值，可以简单理解为信息的价值。什么样的信息是有价值的呢？假如你生活在平原，我告诉你，明天不会地震。这个信息的价值就很低，因为发生地震的概率本来就很低。但是，如果我告诉你，明天会发生地震，这个价值就很高了，因为我预测了一个小概率事件。对，这就是信息价值的定义，概率越小的信息，价值越高。我们用以下公式表达信息的价值。

l(x_i)=-log₂p(x_i)

1) 导入相关模块

这里我们使用了 math 模块。math 模块包含了基础数学计算的包。

In [1]: import matplotlib.pyplot as plt
   ...: from math import log

2) 生成p(x)

In [2]: x = [i/100 for i in range(1,101)]
   ...: x
Out[2]: 
[0.01,
0.02,
0.03,
0.04,
0.05,
0.06,
0.07,
0.08, 
0.09,
0.1,
......
0.9,
0.91,
0.92,
0.93,
0.94,
0.95,
0.96,
0.97,
0.98,
0.99,
1.0]

3) 生成l(x)

In [3]: y = [-log(i,2) for i in x]
   ...: y
Out[3]: 
[6.643856189774724,
5.643856189774724,
5.058893689053569,
4.643856189774724,
4.321928094887363,
4.058893689053568,
3.8365012677171206,
3.6438561897747253,
3.4739311883324127,
3.321928094887362,
......
0.15200309344504997,
0.13606154957602837,
0.12029423371771177,
0.10469737866669322,
0.08926733809708741,
0.07400058144377693,
0.058893689053568565,
0.043943347587597055,
0.029146345659516508,
0.01449956969511509,
-0.0]

4) 作图

信息值与概率之间的关系如图 1 所示。

In [4]: plt.xlabel("p(x)")
   ...: plt.ylabel("l(x)")
   ...: plt.plot(x,y)
Out[4]: [<matplotlib.lines.Line2D at 0x8eeba90>]

图1：信息值与概率之间的关系

可以看到随着概率值的增加，信息值在降低。