解释一下决策树算法，并给出一个简单的例子。
决策树算法是一种分类和回归的机器学习算法。它通过根据输入数据的特征，逐步分裂成一个由树分支组成的多级流程图，决策树的叶节点代表最终的决策结果。每个决策节点都基于一个特定的特征来划分数据，以使得我们能够更好地分类或者拟合回归。决策树算法得到的树可以视为一组 If-Then 规则，这些规则可以用于新的未见过的数据的分类或者回归。决策树算法建立的模型易于理解和解释，因为它们可以自然地划分数据，并且不需要太多的预处理。

例如，在一个简单的电影推荐系统中，我们可以使用决策树算法来推荐电影。我们可以收集关于不同电影的信息，如类型，演员，导演等等。我们可以用这些信息建立一颗决策树来推荐电影。如果用户喜欢科幻电影，我们可以将数据划分为：属于科幻类型或不属于科幻类型。然后，我们可以继续根据其他特征，如演员或导演等，进一步细分数据，从而建立一个更加具有根据性质的推荐系统。最终，在决策树的末端，我们会得到一个电影的推荐结果。