DecisionTree

决策树（Decision Tree）是一种监督学习算法，主要用于分类和回归任务。它通过递归地分割数据集，根据特征值的不同将数据划分为不同的类别或预测值。决策树的每个节点表示一个特征或属性，每个分支代表该特征的一个取值，而每个叶节点则表示最终的分类结果或预测值。决策树的主要优点是易于理解和解释，能够处理非线性关系，并且对于缺失值和异常值具有较好的鲁棒性。然而，决策树也容易过拟合，尤其是在数据集较小或特征较多的情况下。为了解决过拟合问题，可以采用剪枝、随机森林等技术对决策树进行优化。