classfication tree

分类树（Classification Tree）是一种常用的机器学习算法，主要用于解决分类问题。它通过将特征空间递归地分割成子空间来构建决策树模型。每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点存放一个类别。分类树的主要优点是易于理解和解释，可以处理数值和分类数据，并且能够处理多输出问题。然而，它也有一些缺点，如容易过拟合，对连续属性的处理不如其他算法等。