决策树模型训练与预测

决策树是一种机器学习算法，可用于分类和回归问题。在训练阶段，模型使用训练数据集来构建一棵树，每个节点都代表一个属性特征，并根据该特征将训练数据集分为两个或多个子集。该过程一直持续到所有的叶子节点都包含同一类别的数据样本或达到了预定的停止条件。在预测阶段，模型使用新的数据点来遍历决策树，最终返回与该数据点相关联的叶子节点中最常见的类别或数值输出作为预测结果。

以下是决策树模型训练和预测的步骤：
1. 收集和准备数据集。
2. 根据算法选择属性特征。
3. 构建决策树模型，从根节点开始，选择最佳属性特征并将数据集分成更小的子集。递归地对子集进行此操作，直到叶子节点包含同一类别的数据样本或达到预定的停止条件。
4. 验证模型，使用验证数据集来检查模型的准确性和泛化能力。
5. 使用测试数据集来评估模型的性能。
6. 对于新的未知数据点，使用训练好的决策树模型进行预测。