描述决策树学习的过程。
决策树学习是一种监督式机器学习技术，用于创建一个预测模型。它用于将关于一个项目的观察映射到预定义的一组类别上。决策树是通过根据先前测试的结果将数据集分成子集来生成的。每个后续拆分都基于条件的真或假，每个这样的子拆分都将在决策树中产生一条分支。为了确定最佳拆分，使用诸如熵或Gini之类的不纯度度量来测量每个步骤中的数据。在最后一步中，当所有拆分都已完成并且已评估所有条件时，决策树的最终输出是一组可用于预测的规则。