简述决策树原理（应含熵、交叉熵、信息增益）

决策树是一种基于树形结构的分类算法，它通过构建一个树形结构来对数据进行分类或回归分析。决策树的每个节点代表一个特征属性，每个分支代表这个特征属性的一个取值，而每个叶子节点代表一个分类结果。

在决策树的构建过程中，需要使用信息熵和信息增益来评估每个特征属性的重要性。熵是表示数据集的不确定性，熵越大，代表数据集的不确定性越高，也就是数据集中包含的信息量越大。在决策树构建过程中，我们希望每个节点分裂后的数据集的熵尽可能的小，也就是希望每个节点分裂后数据集的不确定性尽可能的低。

信息增益是指在决策树构建过程中，某个特征属性分裂后所获得的熵的减少量。信息增益越大，表示使用这个特征属性进行分裂后所获得的信息量越大，也就是这个特征属性对分类结果的影响越大。

交叉熵是一种用来评估分类模型预测结果与真实结果之间差异的指标。在决策树的分类问题中，我们可以使用交叉熵来评估模型的分类准确度。当交叉熵越小，代表模型的分类准确度越高。