决策树是一种常用的机器学习算法，它能够将数据划分为不同的类别或数值。本教程将介绍决策树的基本概念和实现方法。

基本概念

决策树由一系列的决策节点和叶节点组成。决策节点用于选择特征，叶节点用于输出最终的类别或数值。

实现步骤

  1. 数据准备：准备用于训练的数据集。
  2. 特征选择：选择一个特征作为决策节点。
  3. 划分数据：根据选择的特征将数据集划分为子集。
  4. 递归构建：对每个子集重复步骤2和3，直到满足停止条件。
  5. 生成叶节点：当满足停止条件时，生成叶节点。

代码示例

以下是一个简单的决策树实现示例：

# 代码示例省略，请访问[本站决策树实现代码示例](/code/decision-tree)获取完整代码

扩展阅读

Decision Tree