使用python语言编写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。

好的，我可以给您提供一个简单的决策树模型，帮助您解决分类决策问题。我们以一个餐厅推荐的例子来说明：

假设您是一家新开的餐厅，您想通过决策树来进行菜品推荐。我们需要考虑以下因素：

1. 顾客是否喜欢辣的食物？
2. 顾客是否吃素？
3. 顾客是否需要饮料？
4. 顾客是否需要甜点？

根据以上因素，我们可以构建一棵决策树：

如果顾客喜欢辣的食物
├── 如果顾客吃素
│   ├── 如果顾客需要饮料
│   │   └── 推荐柠檬水
│   └── 如果顾客不需要饮料
│       └── 推荐麻辣豆腐
└── 如果顾客不吃素
    ├── 如果顾客需要甜点
    │   └── 推荐草莓蛋糕
    └── 如果顾客不需要甜点
        └── 推荐宫保鸡丁

现在我们来用 Python 编写这个决策树：

def recommend_dish(is_spicy, is_veggie, need_drink, need_dessert):
    if is_spicy:
        if is_veggie:
            if need_drink:
                return "柠檬水"
            else:
                return "麻辣豆腐"
        else:
            if need_dessert:
                return "草莓蛋糕"
            else:
                return "宫保鸡丁"
    else:
        return "请问您需要辣的菜品吗？"

以上代码定义了一个 `recommend_dish` 函数，它接受四个参数，分别代表顾客的四个需求。函数内部根据这些需求判断并返回推荐的菜品。

例如，如果有一个顾客需要辣的菜品，我们可以这样调用 `recommend_dish` 函数：

recommend_dish(True, False, False, False)

这会返回一个字符串 `"请问您需要辣的菜品吗？"`，表示我们需要进一步询问顾客是否需要辣的菜品。根据顾客的回答，我们可以再次调用 `recommend_dish` 函数，直到最终得到推荐的菜品。

当然，这只是一个简单的决策树模型，实际应用中需要考虑更多的因素和情况。希望这个例子能给您一些启示。