请编写一个利用决策树算法进行二元分类的Python脚本。


假设有一个数据集，包含两个特征-性别和年龄。其中性别和年龄都是分类变量。其中性别分为“男”和“女”，年龄分为“年轻”和“年长”。数据集包含10条记录，如下所示：

1,年轻,女
2,年轻,男
3,年长,女
4,年长,女
5,年轻,女
6,年龄,男
7,年轻,男
8,年龄,女
9,年轻,男
10,年长,男
以下是一个利用决策树算法进行二元分类的Python脚本：

```
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
import numpy as np

# 数据集
X = np.array([["年轻", "女"], ["年轻", "男"], ["年长", "女"], ["年长", "女"], ["年轻", "女"], ["年龄", "男"], ["年轻", "男"], ["年龄", "女"], ["年轻", "男"], ["年长", "男"]])
y = np.array([0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1])

# 将分类变量转化为数字
X[X == "年轻"] = 0
X[X == "年长"] = 1
X[X == "女"] = 0
X[X == "男"] = 1

# 创建决策树对象
clf = DecisionTreeClassifier()

# 训练模型
clf.fit(X, y)

# 预测新数据
predict_x = np.array([["年轻", "男"]])
predict_x[predict_x == "年轻"] = 0
predict_x[predict_x == "年长"] = 1
predict_x[predict_x == "女"] = 0
predict_x[predict_x == "男"] = 1
print(clf.predict(predict_x))
```

注：本脚本中未对数据进行标准化处理，因此对于更复杂的数据集，可能需要进行一些数据处理和预处理。同时，决策树算法也需要针对具体情况进行参数调整和优化。