决策树算法在Python中的实现

决策树算法在Python中的实现

决策树是一种常用的机器学习算法，它是一种基于树结构的分类器，可以用于解决分类和回归问题。在本文中，我们将探讨如何在Python中实现决策树算法，并提供相应的源代码。

1. 数据准备
   在使用决策树算法之前，我们首先需要准备数据。通常，我们将数据表示为特征矩阵和目标向量。特征矩阵包含了多个特征，每个特征对应一个维度；而目标向量包含了每个样本对应的分类或回归目标。

下面是一个简单的示例，假设我们要构建一个决策树来预测一个人是否会购买某个产品，特征包括年龄和收入水平，目标是购买与否的二分类标签：

import numpy as np

# 特征矩阵
X = np.array([[25, 50000],