1.理解决策树算法原理，掌握决策树算法框架； 2.理解决策树学习算法的特征选择、树的生成和树的剪枝； 3.能根据不同的数据类型，选择不同的决策树算法； 4.针对特定应用场景及数据，能应用决策树算法解决实际问题。 5.实现决策树分类的可视化。用python代码写出

好的，我明白了你的问题。关于决策树算法，我可以为你提供一些基本的知识点和Python代码实现。首先，我们来了解一下决策树算法的原理。

决策树算法是一种基于树结构的机器学习算法，它通过对训练数据进行分类来构建一棵决策树。决策树的每个节点代表一个属性，每个分支代表这个属性可能的取值，而每个叶子节点代表一个分类结果。在分类时，我们根据样本的特征值从根节点开始遍历决策树，直到到达某个叶子节点，该叶子节点就是我们要预测的分类结果。

决策树算法的基本框架包括特征选择、树的生成和树的剪枝，其中特征选择决定了决策树的生成过程，而树的剪枝则是为了防止过拟合。

接下来，我将给你展示一些Python代码，用于实现决策树的分类可视化。在这个例子中，我们将使用sklearn库中的决策树分类器，并用Graphviz库将决策树可视化。

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphviz
import graphviz

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data[:, 2:]
y = iris.target

# 创建决策树分类器
tree_clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=2)
tree_clf.fit(X, y)

# 生成决策树可视化图形
dot_data = export_graphviz(tree_clf, out_file=None, 
                           feature_names=iris.feature_names[2:],  
                           class_names=iris.target_names,  
                           filled=True, rounded=True,  
                           special_characters=True)  
graph = graphviz.Source(dot_data)  
graph 

在上面的代码中，我们首先加载了鸢尾花数据集，并创建了一个决策树分类器。随后，我们使用export_graphviz函数将决策树可视化为一个Graphviz图形，并使用graphviz库将该图形渲染出来。

希望这些信息能够对你有所帮助，如果你有其他问题，可以随时问我。