python决策树分类的基本流程是甚么

基本的决策树分类流程以下：
1. 搜集数据：搜集用于训练和测试决策树的数据集。
2. 准备数据：对数据进行预处理，包括处理缺失值、离散化连续特点、处理异常值等。
3. 特点选择：选择适合的特点用于构建决策树，经常使用的特点选择指标有信息增益、信息增益比、基尼指数等。
4. 构建决策树：使用选定的特点选择指标构建决策树模型，经常使用的构建算法有ID3、C4.5、CART等。
5. 划分数据集：根据选择的特点进行数据集划分，将数据集划分为多个子集，每一个子集对应一个特点的取值。
6. 递归构建子树：对每一个子集递归构建决策子树，直到满足终止条件，如子集为空或样本全属于同一种别。
7. 剪枝：对构建好的决策树进行剪枝操作，减少过拟合的风险。
8. 分类预测：使用构建好的决策树对新样本进行分类预测。
以上就是基本的决策树分类流程，根据具体的算法和需求，可能会有一些细微的差别。