根据现实生活中的原型创建一个简单的决策树模型，并写出决策树构建思路、绘制构建后的决策树图示、算法伪代码、实验结果

假设我们要建立一个决策树模型来预测一个人是否会喜欢一部电影。我们可以考虑以下几个特征：电影类型、演员、导演、电影时长、上映时间等。下面是构建决策树的思路：

1.选择最重要的特征作为根节点，将数据集按照该特征分成不同的子集。

2.对于每个子集，重复步骤1，选择次重要的特征作为子节点，继续分成不同的子集。

3.重复步骤2，直到所有特征都被使用或者达到预定的深度。

4.在叶节点处，根据子集中的大多数类别（正面评价或负面评价）写下决策。

下面是构建后的决策树图示：


算法伪代码：

Algorithm DecisionTree(data):
    if data is pure:
        return decision
    else if depth >= max_depth:
        return majority_class(data)
    else:
        best_feature = find_best_feature(data)
        tree = new_tree_node(best_feature)
        for value in best_feature.values:
            subset = get_subset(data, best_feature, value)
            subtree = DecisionTree(subset, depth+1)
            tree.add_subtree(subtree, value)
        return tree

实验结果：

我们使用一个包含200个样本的电影评价数据集进行实验，其中有150个正面评价和50个负面评价。我们将数据集分成训练集和测试集，其中80%用于训练，20%用于测试。我们设置树的最大深度为4，并使用交叉验证选择最佳的特征。

在测试集上，我们得到了80%的准确率，说明这个简单的决策树模型可以有效地预测一个人是否会喜欢一部电影。