用Python语言根据现实生活中的原型自己创建一个简单的决策树，要求用这个决策树能解决实际分类决策问题。

好的，我可以为您介绍一下如何用Python语言创建一个简单的决策树，并应用于实际分类决策问题。

首先，让我们来了解一下决策树的基本概念。决策树是一种有监督学习算法，用于分类和回归分析。它基于树形结构进行决策，每个内部节点表示一个属性上的判断，每个叶节点表示一个类别标签。

接下来，我们可以通过以下步骤来创建一个简单的决策树：

1. 收集数据集并进行预处理，包括数据清洗、特征选择等。
2. 从数据集中选取一个属性作为根节点，根据这个属性的取值划分数据集，将数据集分成若干子集。
3. 对于每个子集，重复步骤2，直到所有数据都被划分到叶节点中。
4. 最后，为每个叶节点分配一个类别标签，根据决策树进行分类预测。

现在，让我们来看一个实际的示例，创建一个简单的决策树，并应用于分类决策问题。

假设我们要根据以下几个特征预测一名球员是否会被选入篮球名人堂：

- 年龄
- 得分
- 篮板数
- 助攻数
- 投篮命中率

我们可以采用如下代码来创建一个决策树：

import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 读取数据集
data = pd.read_csv('basketball.csv')

# 特征选择
X = data[['age', 'points', 'rebounds', 'assists', 'fg_pct']]
y = data['hall_of_fame']

# 创建决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier()

# 拟合模型
clf = clf.fit(X, y)

# 预测样本
sample = [[30, 20000, 8000, 4000, 0.5]]
prediction = clf.predict(sample)

# 输出预测结果
if prediction[0] == 1:
    print('这名球员有可能进入篮球名人堂。')
else:
    print('这名球员不太可能进入篮球名人堂。')

在上面的示例中，我们首先读取了一个包含篮球球员数据的CSV文件，然后选择了五个特征作为输入变量。接着，我们使用sklearn库中的DecisionTreeClassifier类创建了一个决策树分类器，并使用fit()方法对模型进行拟合。最后，我们使用predict()方法对一个样本进行预测，并输出预测结果。

当然，这只是一个简单的示例。在实际应用中，我们需要对数据进行更细致的特征选择和预处理，以提高决策树的精度和可靠性。