决策树是机器学习中常用的监督学习算法，适用于分类和回归任务。以下是实现决策树的基本步骤：

1. 环境准备

  • 安装必要的库（以Python为例） 
    pip install scikit-learn matplotlib
  • 导入核心模块 
    from sklearn import tree
import numpy as np

2. 数据集加载

使用内置数据集简化演示： 

# 加载鸢尾花数据集 🌸
from sklearn.datasets import load_iris
data = load_iris()
X = data.data
y = data.target

3. 模型训练

  • 创建决策树分类器 
    clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion='gini')
  • 训练模型 
    clf.fit(X, y)

4. 可视化树结构

使用plot_tree函数展示决策过程： 

import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(12,8))
tree.plot_tree(clf, feature_names=data.feature_names, class_names=data.target_names, filled=True)
plt.show()
decision_tree_structure

5. 预测与评估

  • 进行预测 
    prediction = clf.predict(X)
  • 计算准确率 
    accuracy = np.mean(prediction == y)
print(f"准确率: {accuracy:.2f}")

扩展学习

若需深入理解决策树原理，可参考：
决策树理论详解
或探索其他实现方式：
随机森林实现教程