决策树是一种常用的机器学习模型，它通过一系列的决策规则来对数据进行分类或回归。在标准的决策树模型中，通常包括以下几种节点：
1. 根节点：决策树的起始节点，用于对整个数据集进行初步的分类或回归。
2. 内部节点：根据某个特征将数据集分割成多个子集的节点。
3. 叶节点（终端节点）：表示决策树的最终分类或回归结果。
决策树不包括以下节点：
1. 中间节点：在标准的决策树中，内部节点是唯一的节点类型，没有所谓的“中间节点”。
2. 合并节点：决策树不涉及合并节点，所有的节点都是基于某个特征进行分割。
3. 条件节点：虽然决策树中的内部节点是基于条件（特征）进行分割，但“条件节点”这个术语通常不用于描述决策树中的节点。
4. 权重节点：决策树不涉及权重节点，所有的节点都是基于数据特征进行分类或回归。
决策树的设计和构建通常依赖于特定的算法，如ID3、C4.5、CART等，这些算法决定了节点的具体实现和决策规则。
