决策树 T 构建好后，需要估计预测准确率。直观说明，比如 N 条测试数据，X 预测正确的记录数，那么可以估计 acc=X/N 为 T 的准确率。但是，这样不是很科学。因为我们是通过样本估计的准确率，很有可能存在偏差。所以，比较科学的方法是估计一个准确率的区间，这里就要用到统计学中的置信区间（Confidence Interval）。
设 T 的准确率p是一个客观存在的值，X的概率分布为 X∼B(N,p)，即 X 遵循概率为 p ，次数为 N 的二项分布（Binomial Distribution），期望E(X)=N∗p，方差 Var(X)=N∗p∗(1−p) 。由于当 N 很大时，二项分布可以近似有正态分布（Normal Distribution）计算，一般 N 会很大，所以 X∼N(np,n∗p∗(1−p))。可以算出，acc=X/N 的期望 E(acc)=E(X/N)=E(X)/N=p，方差 Var(acc)=Var(X/N)=Var(X)/N2=p∗(1−p)/N，所以acc N(p,p∗(1−p)/N)。这样，就可以通过正态分布的置信区间的计算方式计算执行区间了。
正态分布的置信区间求解如下：
1） 将acc标准化，即
z=(acc−p)p∗(1−p)/N−−−−−−−−−−−√
2） 选择置信水平 α=95%，或其他值，这取决于你需要对这个区间有多自信。一般来说，α越大，区间越大。
3） 求出 α/2 和 1−α/2 对应的标准正太分布的统计量 Zα/2和Z(1−α/2)（均为常量）。然后解下面关于 p 的不等式。acc可以有样本估计得出。即可以得到关于 p
−Zα/2≦(acc−p)p∗(1−p)/N−−−−−−−−−−−√≦Z(1−α/2)
