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。每个节点代表一个特征或属性，每个分支代表一个决策结果，每个叶节点代表一个最终的分类或预测结果。通过递归地划分数据集，决策树可以对复杂的问题进行建模和解决。它具有易于理解和解释、能够处理离散和连续型数据、能够处理缺失值等优点。然而，决策树也存在过拟合、容易受到噪声干扰等问题。为了解决这些问题，可以采用剪枝、随机森林等技术来优化决策树模型。总之，决策树是一种简单而强大的机器学习算法，在实际应用中具有广泛的应用价值。