决策树算法伪代码

以下是决策树算法的伪代码：

1. 从训练数据集中选择一个属性作为当前节点，并根据属性的取值将数据集分成多个子集。
2. 对于每个子集，递归地调用步骤1，生成子节点。
3. 如果当前节点的所有子集都属于同一类别，则当前节点为叶子节点，将该类别标记为该节点的类别。
4. 如果当前节点属性为空或者所有子集都属于不同的类别，则当前节点为叶子节点，将该节点的父节点中样本最多的类别标记为该节点的类别。

以下是伪代码的具体实现：

function create_decision_tree(data_set):
    if all data in data_set belong to same class:
        return a leaf node with the class label
    if the set of features is empty:
        return a leaf node with the most common class label in data_set
    select the best feature to split the data_set
    create a new decision tree node with the best feature
    for each value of the best feature:
        create a new data set by splitting the data_set on the selected feature value
        add a new tree branch for the value
        recursively call create_decision_tree with the new data set
    return the root of the decision tree

其中，选择最佳的属性进行划分可以使用信息增益、信息增益比、基尼系数等方法。