决策树

决策树是一种常见的机器学习算法，它通过一系列的规则来进行决策。每个决策节点都代表一个属性或特征，每个分支代表一个可能的决策结果，而每个叶节点则代表最终的分类或预测结果。决策树可以应用于分类和回归问题，其优点在于易于理解和解释，同时能够处理非线性关系和高维数据。然而，决策树也存在过拟合的问题，需要通过剪枝等技术来避免。在实际应用中，决策树通常与其他算法结合使用，以提高预测准确性和稳定性。