We implement a decision tree as a recursive function:
tree CreateDecisionTree(data, attributes, target_attr, fitness_func)
   best_attribute = feature_select(attributes)
   tree = {best_attribute};
   for val in get_values(data, best)
         subtree = CreateDecisionTree(
                                   get_examples(data, best, val),
                                   attributes other than best,
                                   target_attr,
                                   fitness, func)
         tree[best][val] = subtree;
    return tree