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和分类。决策树的每个节点都包含一个特征和一个阈值，根据特征的值是否超过阈值将数据集分为两个或多个子集。这样递归地划分数据集，直到达到预定的停止条件为止。最后，决策树的每个叶节点对应于一个类别标签，通过计算叶节点上的数据点的数量来确定该类别的概率。决策树具有易于理解和解释、能够处理非线性关系和缺失值等优点，因此在各种领域都有广泛的应用。