下面的这个流程图就是一个决策树，正方形代表的是判断模块（decision block）,椭圆形代表的是终止模块（terminating block）,表示已经得出结论，可以终止运行，从判断模块引出的左右箭头称作分支（branch）
这是一个假想的邮件分类系统。首先这个系统会检测发送邮件的域名地址，如果地址为myEmployer.com 则将邮件归类到“无聊时需要阅读的邮件”如果没有这个域名我们就检查邮件中的内容是不是包含了“曲棍球”的邮件。如果包含则把这些邮件放置在“需要及时处理的朋友邮件”，否则就把这些邮件归类到“无需阅读的垃圾邮件。
信息增益（information gain）
在划分数据集之前之后信息发生的变化称为信息增益，知道如何计算信息增益，我们就可以计算每个特征值划分数据集获得的信息增益，获得信息增益最高的特征就是最好的选择。
信息熵（又叫香农熵）反映了一个系统的无序化（有序化）程度，一个系统越有序，信息熵就越低，反之就越高。
如果一个随机变量 X 的可能取值为 X={x1,x2,…,xn}，对应的概率为 p(X=xi)，则随机变量 X 的信息熵为：
H(X)=−∑i=1np(xi)logp(xi)
