在对数据进行预处理之后，开始构建决策树，决策树的核心算法是确定决策树分枝准则，该准则涉及到两个方面问题：⑴如何在众多的输入变量中选择出一个最佳的分组变量；⑵如何在分组变量的众多取值中寻找到最佳的分割值。
首先在生成原始树中引入差异系数（diversity index）的概念。此系数用于测度各个个结点内n（n>=2）个类样本的分布情况。在这里我们采用的是分类cart算法中最常用的基尼指数（Gini）。