决策树

决策树是一种基本的分类和回归方法，它通过一系列规则来进行决策。其基本原理是将特征空间划分成一系列简单的决策规则，从而形成一个树形结构。每个内部节点代表一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种类别。决策树具有易于理解和解释、能够处理离散和连续型数据、可以处理大规模数据集等优点，同时也存在过拟合、偏向于选择取值较多的特征等问题。在实际应用中，决策树可以用于分类、回归、特征选择等领域。