解释一种包括神经网络和决策树的机器学习算法。
我是一名机器学习的初学者，我希望你可以解释一下这种方法的原理。
该算法是集成学习的一种形式，称为神经决策树（Neural Decision Tree，NDT）。 它利用决策树的可解释性和神经网络的复杂性来进行分类和回归任务。 NDT 是多层的，其中每个节点可以是基于神经网络的分类器或者一个决策规则。在训练过程中，NDT每次选择一个最佳节点来扩展，直到达到预定的停止条件。 一旦树结构被学习到，每个数据点都可以通过跟踪决策路径中的节点来预测其目标值。