决策树算法鸢尾花分类

决策树算法是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。它通过构建一棵树状结构来进行决策，每个内部节点表示一个特征或属性，每个叶子节点表示一个类别或值。

鸢尾花分类是一个经典的机器学习问题，目标是根据鸢尾花的特征（如花瓣长度、花瓣宽度等）来预测鸢尾花的类别（如山鸢尾、变色鸢尾、维吉尼亚鸢尾）。

决策树算法在鸢尾花分类中的应用步骤如下：
1. 收集鸢尾花的数据集，包括花瓣长度、花瓣宽度等特征以及对应的类别标签。
2. 根据数据集构建决策树模型，选择合适的特征作为根节点，并根据特征的取值划分子节点。
3. 递归地对每个子节点重复步骤2，直到满足停止条件，例如所有样本属于同一类别或达到最大深度。
4. 对新样本进行预测时，根据其特征值沿着决策树进行遍历，最终到达叶子节点并得到预测的类别。