解释决策树算法的基本原理。
决策树算法基于数据集中的特征和类别之间的关系构建一棵树形结构，以实现分类或回归任务。算法选择最能区分类别的特征作为树的根节点，将样本分成不同的子集，直到每个子集都只包含一种类别或无法继续划分为止。在分类任务中，每个子集被赋予与该子集中样本最多的类别的标签；在回归任务中，为每个子集分配该子集中样本的均值。决策树算法可解释性强，但容易出现过拟合现象。为了避免过拟合，可以采用剪枝等措施。