Python实现决策树

决策树是一种常用的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。它通过构建树状结构来对数据进行分类或预测。在本文中，我们将使用Python编写代码来实现一个决策树分类器，以便更好地理解该算法的工作原理。

首先，我们需要导入所需的Python库。在这个实现中，我们将使用NumPy库进行数值计算和数据处理，并使用Pandas库来加载和处理数据集。

import numpy as np
import pandas as pd

接下来，我们需要定义一个节点类来表示决策树的节点。每个节点将存储其特征索引、分割阈值、左子树和右子树。

class Node:
    def __init__