Decision tree

决策树（Decision Tree）是一种常用的机器学习算法，它通过将特征空间划分成一系列简单的决策规则来构建模型。这些规则从根节点开始，每个内部节点代表一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。通过学习数据集中的特征和标签之间的关系，决策树可以用于分类和回归任务。它具有易于理解和解释的优点，适用于各种领域的问题。然而，决策树容易过拟合，需要剪枝等方法进行优化。