决策树算法流程图

决策树算法流程图描述： 1. 开始：输入数据集。 2. 特征选择：计算每个特征的信息增益或基尼指数，选择最佳特征。 3. 数据划分：根据选定的特征将数据集划分为子集。 4. 判断是否满足停止条件：如果所有样本属于同一类别或达到预设的最大深度，则停止；否则，继续下一步。 5. 创建叶节点：为每个子集创建一个叶节点，标记为该子集中最常见的类别。 6. 递归生成子树：对每个子集重复步骤2-5，生成子树。 7. 返回结果：返回根节点，即整个决策树。 决策树算法通过不断选择最佳特征和划分数据集来构建一棵树，最终用于分类或回归任务。