谈一下决策树的实现逻辑，信息增益、信息增益率是否了解？

决策树是一种基于树形结构的分类算法，其实现逻辑是通过对数据集进行分割，使得每个分割后的子集都尽可能的纯净，即同一子集内的数据属于同一类别。在决策树的构建过程中，信息增益和信息增益率是两个重要的指标。信息增益是指在进行数据集分割前后，熵的减少量，而信息增益率则是信息增益除以分割前的熵。这两个指标的作用是帮助选择最优的分割方式，以达到最好的分类效果。