简述决策树算法执行过程？

决策树算法是一种基于树状结构的监督学习方法，主要用于分类和回归问题。其执行过程可以分为以下几个步骤：

1. **数据预处理**：首先对输入数据进行清洗和格式化，包括特征选择、缺失值处理、特征编码等。

2. **创建根节点**：选择一个最优的特征作为根节点，通常依据信息增益、基尼不纯度或卡方检验等指标。

3. **划分数据**：将数据集按照选定特征的值划分成子集。如果当前节点是叶节点（终止节点），则该节点属于某种类别；否则继续。

4. **递归构建**：对于每个子节点，重复上述过程，选择下一个最优特征进行划分，直到达到预先设定的停止条件（如达到最大深度、所有样本属于同一类别或者达到最小样本数阈值）。

5. **剪枝优化**：为了避免过拟合，可能在树构建完成后进行剪枝操作，即去掉一些非必要的分支，提高模型泛化能力。

6. **预测阶段**：新数据通过树的结构从根节点开始，沿着每个特征的值一路向下，最终落在某个叶节点，根据该节点的类别进行预测。

相关问题

简述决策树ID3算法的步骤

决策树ID3算法是一种基于信息增益的决策树学习算法，其步骤如下：

1. 计算每个特征对应的信息增益，选择信息增益最大的特征作为当前节点的划分特征；
2. 将训练集按照当前节点的划分特征进行划分，生成若干个子节点；
3. 对于每个子节点，递归执行步骤1和步骤2，直到所有特征都被用完或者样本全部属于同一类别；
4. 将该节点的类别设置为该节点所含样本中出现最多的类别。

在每个节点的划分过程中，选择信息增益最大的特征作为划分特征，可以使得决策树的划分更加准确。同时，ID3算法还可以通过对特征进行剪枝来防止过拟合。