给出决策树归纳算法框架 如果生成的决策树出现了过拟合的情况，是算法框架中哪一步设置有问题导致的？？ 简述决策树算法：①算法类型，②决策树的结构，③决策树的生成。

决策树归纳算法的框架如下：

1. 选择最佳属性作为当前节点的决策属性；
2. 根据属性值对样本进行划分，生成子节点；
3. 对每个子节点递归执行步骤1和步骤2，直到满足停止条件。

如果生成的决策树出现了过拟合的情况，通常是因为在算法框架中的第二步中设置了过多的分支条件，导致决策树过于复杂，出现了对训练数据过度拟合的情况。

决策树算法是一种基于树形结构的分类与回归分析方法。其具体步骤如下：

①算法类型：决策树算法是一种监督学习算法，可用于分类和回归分析。

②决策树的结构：决策树由根节点、内部节点和叶节点组成。根节点表示整个样本集，内部节点表示样本集中的某个属性，叶节点表示样本集的分类结果。

③决策树的生成：决策树的生成主要分为两个步骤，即特征选择和决策树的生成。在特征选择中，需要选出最佳的属性作为当前节点的决策属性；在决策树生成中，需要根据属性值对样本进行划分，生成子节点，并对每个子节点递归执行特征选择和决策树生成步骤，直到满足停止条件。