机器学习：使用Python实现决策树算法

决策树算法是一种常用的监督学习算法，可用于解决分类和回归问题。它基于对数据集的特征进行逐步划分，构建一棵树形结构，最终实现对新数据的预测。本文将使用Python编程语言来实现决策树算法，并提供相应的源代码。

首先，我们需要导入所需的库和模块。在本例中，我们将使用NumPy库进行数值计算和数据处理，以及Pandas库用于数据读取和处理。

import numpy as np
import pandas as pd

接下来，我们需要定义一个决策树类（DecisionTree），其中包含用于构建和训练决策树的方法。

class DecisionTree:
    def __init__(self