さまざまな種類の果物を備えたバスケットがあると想像してください。そして、それらを互いに区別する方法を学びたいと思います。これを行うために、たとえば「この果物は丸いものですか、それとも楕円形なのか」、「この果物か緑ですか？」など、各果物について質問することができます。等質問に対する2つ以上の回答を選択するたびに、選択した回答に従ってツリーを移動して、どの果物が手に落ちたかを正確に判断できる瞬間に到達するまで。

同様に、決定のアルゴリズムが機能します。彼は、分類する必要があるオブジェクトの特性について質問し、これらの質問への回答に基づいて分類に関する決定を下します。その結果、各ノードが質問であり、葉が最終的な解決策であるツリーです。たとえば、意思決定のアルゴリズムは、年齢、成長、体重、その他の特性に基づいて、患者を疾患のリスクが高くて低いグループに分類するのに役立ちます。
Представь, что у тебя есть корзина с фруктами разных видов, и ты хочешь научиться отличать их друг от друга. Чтобы это сделать, ты можешь задавать себе вопросы о каждом фрукте, например, "Этот фрукт круглый или овальный?", "Этот фрукт красного цвета или зеленого?" и т.д. Каждый раз ты делаешь выбор между двумя или более вариантами ответа на вопрос и движешься дальше по дереву в соответствии с выбранным ответом, пока не дойдешь до того момента, когда сможешь точно определить, какой фрукт тебе попался в руки.

Точно так же работает алгоритм деревьев решений. Он задает вопросы о характеристиках объектов, которые нужно классифицировать, и на основе ответов на эти вопросы принимает решения о классификации. В результате получается дерево, в котором каждый узел представляет собой вопрос, а листья - конечные решения. Например, алгоритм деревьев решений может помочь классифицировать пациентов на группы с высоким и низким риском заболевания на основе их возраста, роста, веса и других характеристик.