我们将建立一颗决策树，根据一些属性，区分男人和女人。主要的属性包括身高（height）、头发长度（hair length）、音调(voice pitch)等。预测X=[133, 37,1]和[152, 42,0]时的Y值 有样例的特征数据： X = [ [180, 15,0], [177, 42,0], [136, 35,1], [174, 65,0], [141, 28,1]] 样例的输出结果： Y = ['man', 'woman', 'woman', 'man', 'woman']

根据所给的样例数据，可以建立一个决策树进行分类。以下是一个简单的决策树：

IF hair length <= 30 THEN
   IF height <= 145 THEN
      OUTPUT = woman
   ELSE
      OUTPUT = man
   ENDIF
ELSE
   IF voice pitch <= 0.5 THEN
      OUTPUT = man
   ELSE
      OUTPUT = woman
   ENDIF
ENDIF

根据这个决策树，我们可以预测 X=[133, 37, 1] 和 X=[152, 42, 0] 的 Y 值。对于第一个样本，133 < 145，37 > 30，1 > 0.5，所以预测为 woman。对于第二个样本，152 > 145，42 > 30，0 <= 0.5，所以预测为 man。