（1） 简述决策树的原理

决策树是一种常用的机器学习算法，其主要原理是通过对数据集进行递归划分，构建一棵树形结构，从而实现分类或回归预测的目的。

具体地，决策树的构建过程可以分为以下几个步骤：

1. 特征选择：在给定的数据集中，根据某种准则选择最优的特征作为当前节点的划分特征。

2. 样本划分：将当前节点的样本按照所选特征的取值进行划分，得到若干个子集，每个子集对应树中的一个子节点。

3. 递归建树：对于每个子节点，重复步骤1和步骤2，直到满足某个终止条件（如样本数太少或深度达到预设值）。

4. 树剪枝：为了避免过拟合，可以对生成的决策树进行剪枝，即去掉一些不必要的子树，使得整棵树更加简洁、泛化能力更强。

在分类问题中，决策树的划分准则通常是信息增益、信息增益比或基尼指数等，而在回归问题中，划分准则通常是平方误差最小或绝对误差最小等。