决策树

决策树是一种常用的机器学习算法，它以树形结构表示各种选择和结果。通过训练数据集构建决策树，可以帮助我们理解数据中的模式和关联性，并做出准确的预测和决策。决策树的每个节点代表一个特征或属性，每个分支代表一个可能的选择，每个叶子节点代表一个最终的分类或结果。通过递归地分割数据集，决策树可以逐渐学习出最佳的分类规则。它具有易于理解和解释的特点，适用于各种领域的问题，如医疗诊断、金融风险评估等。然而，决策树也存在着过拟合和欠拟合的问题，需要适当的剪枝和调整参数来提高模型的性能。总的来说，决策树是一种简单而强大的机器学习工具，可以帮助我们解决复杂的决策问题。