编程模拟器中决策树的通过方法如下：
收集数据 ：首先需要收集用于训练和测试决策树的数据集。数据集应包含用于分类的特征和相应的类别标签。准备数据：
将数据集分为特征和标签，并对数值型数据进行离散化处理，以便适用于决策树算法。
特征选择：
选择与分类任务最相关的特征来构建决策树。常用的特征选择准则包括信息增益、信息增益率和基尼指数。
构造决策树
选择根节点：
根据某种不纯度度量（如信息增益）选择最佳特征作为根节点。
递归构造子树：对每个子集重复选择特征、分裂节点直到子集中的所有实例都属于同一类别，或所有特征都已使用过，或子集中没有实例。
剪枝：
为了解决过拟合问题，可以对决策树进行剪枝，减少树的深度和宽度。剪枝方法包括预剪枝和后剪枝。
测试与优化：
使用测试数据集评估决策树的性能，并根据错误率等指标进行优化。
应用决策树：
将训练好的决策树应用于新的数据，进行预测和分类。
```python
ID3算法实现示例
def entropy（dataset）:
labels_count = {}
for instance in dataset:
label = instance[-1]
if label in labels_count:
labels_count[label] += 1
else:
labels_count[label] = 1
entropy = 0
for count in labels_count.values（）:
p = count / len（dataset）
entropy += -p * log2（p）
return entropy
def information_gain（dataset, attribute）:
values = list（set（item[attribute] for item in dataset））
weighted_entropy = 0
for value in values:
sub_dataset = [instance for instance in dataset if instance[attribute] == value]
p = len（sub_dataset） / len（dataset）
weighted_entropy += p * entropy（sub_dataset）
info_gain = entropy（dataset） - weighted_entropy
return info_gain
def create_tree（dataset, attributes）:
if len（dataset） == 1:
return dataset[-1]
if not attributes:
return max（set（instance[-1] for instance in dataset）, key=dataset.count）
best_attribute = max（attributes, key=lambda x: information_gain（dataset, x））
tree = {best_attribute: {}}
for value in set（item[best_attribute] for item in dataset）:
subtree = create_tree（
[instance for instance in dataset if instance[best_attribute] == value],
[attr for attr in attributes if attr != best_attribute]
）
tree[best_attribute][value] = subtree
return tree
示例数据集
dataset = [
['A', '硬挺'],
['A', '清脆'],
['B', '软粘'],
['B', '软粘'],
['C', '清脆'],
['C', '平坦'],
['D', '硬挺'],
['D', '平坦']
]
构造决策树
attributes = ['色泽', '纹理']
tree = create_tree（dataset, attributes）
print（tree）
```
通过以上步骤和示例代码，可以在编程模拟器中构建和通过决策树。