Decision Tree 2

决策树2（Decision Tree 2）是一种基于树结构的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。它通过递归地分割数据集，根据特征值的不同将数据划分为不同的子集，从而构建出一个层次结构模型。每个叶子节点代表一个类别或一个数值预测。决策树2具有易于理解和解释的优点，可以可视化展示决策过程。此外，它还具有较好的鲁棒性和泛化能力，能够处理高维数据和非平衡数据集。然而，决策树2容易过拟合，可能导致欠拟合的问题。为了解决这个问题，可以采用剪枝、随机森林等技术对决策树进行优化。总之，决策树2是一种强大的机器学习工具，广泛应用于各种领域。