请帮我编写一个简短的决策树学习步骤解释，字数不得超过100字，且必须包含4个明确的步骤，每个步骤以"使用"开头。

决策树学习是一种机器学习方法。
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决策树学习步骤如下：1.使用数据集构建初始树。2.使用特征选择算法确定最佳分割点。3.使用递归分割法划分数据。4.使用剪枝技术优化树结构。

解析：
1. 使用数据集构建初始树：这一步涉及将整个数据集作为决策树的根节点。
2. 使用特征选择算法确定最佳分割点：在这一步中，选择一个特征和它的分割点来最大化数据的纯度（例如信息增益或基尼不纯度）。
3. 使用递归分割法划分数据：通过递归地应用特征选择步骤，将数据集分成越来越小的子集，直到达到停止标准。
4. 使用剪枝技术优化树结构：通过减少树的复杂度（例如通过后剪枝技术），来防止过拟合并提高模型的泛化能力。
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