决策树的结构化采样思路挺有意思的，尤其是用在那种数据又多又杂的场景。直接用 C4.5 或者 CART 搞一棵初始树出来，再按节点把数据分成小块，效率比直接乱抽样靠谱多了。你可以理解为“先分类，再抽样”，既保住了有用数据，又避免了重复和噪声，训练模型的时候会轻松不少。

高维稀疏数据搞起来最怕的就是维度大又冗余，传统的ID3虽然早就有了，但面对这种情况就有点吃力了。C4.5在缺失值、连续属性上做得比较周全，CART则更适合分类和回归二合一，实用性蛮强。

这种采样方式有点像把原始数据先按“决策路径”预一遍，之后再挑代表性的部分出来。大规模数据时挺省事，尤其是用Spark或者分布式平台的时候，采样阶段就能减负不少，训练速度和内存压力都有缓解。

你要是正在做大数据方向的模型优化，尤其面对百万级样本以上的应用，可以考虑把这个采样策略集成进前流程。别忘了，子节点的阈值设置别太死板，太低会乱，太高又采不到边缘样本。

想深入了解的话，可以看看这些参考资料，比如ID3 算法实现、Spark 优化策略这些，蛮有启发。