根据现实生活中的原型自己创建一个简单的决策树，要求用这个决策树能解决实际分类决策问题。 四、写出决策树构建思路、绘制构建后的决策树图示、python代码、实验结果和心得体会（实验总结）。

决策树构建思路：

假设我们要构建一个决策树来判断一只动物是不是狗。我们可以考虑以下特征：

1. 是否有四条腿
2. 是否有尾巴
3. 是否会叫
4. 是否是家养动物

我们可以将这些特征作为节点，进行如下决策树构建：

1. 有四条腿
- 是 -> 3
- 否 -> 不是狗
2. 有尾巴
- 是 -> 1
- 否 -> 不是狗
3. 会叫
- 是 -> 是狗
- 否 -> 4
4. 是家养动物
- 是 -> 不是狗
- 否 -> 不是狗

绘制构建后的决策树图示：

是否有四条腿?
        /   \
       是   不是狗
      / \
是否有尾巴?  是否会叫?
  / \       /   \
是   否     是狗  是否是家养动物?
            /   \
          不是狗  不是狗

python代码：

def is_dog(animal):
    if animal['four_legs']:
        if animal['tail']:
            return "是狗"
        else:
            return "不是狗"
    else:
        if animal['barks']:
            return "是狗"
        else:
            if animal['domestic']:
                return "不是狗"
            else:
                return "不是狗"

实验结果和心得体会：

我们可以使用上述代码来将一个动物分类为狗或非狗。这个简单的决策树可以帮助我们快速判断一个动物是否是狗。通过构建这个决策树，我们可以更好地理解和应用决策树算法。在实际应用中，我们可以根据需要添加更多的特征和节点，以获得更准确的分类结果。