MIS作业8_决策树

决策树是一种常用的机器学习算法，它通过将数据集划分为不同的类别来进行预测。决策树的每个节点都包含一个特征和一个阈值，根据这些特征和阈值，数据会被分配到不同的子节点中。这样，决策树就可以递归地划分数据集，直到达到预定的深度或满足停止条件为止。 决策树的优点在于它可以处理非线性关系的数据，并且可以生成易于理解和解释的规则。此外，决策树还可以用于特征选择和数据可视化。然而，决策树也存在一些缺点，例如容易过拟合、对于连续型特征的处理不够好等。