决策树

决策树是一种常见的机器学习算法，它通过构建一棵树形结构来进行分类或回归预测。每个节点表示一个特征或属性，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预测结果。决策树算法通过递归地选择最优的特征和划分点来构建树，直到满足停止条件为止。它具有易于理解和解释、能够处理多种数据类型和缺失值等优点，因此在实际应用中得到了广泛的应用。然而，决策树也存在过拟合、容易受到噪声影响等问题，因此在使用时需要注意选择合适的参数和剪枝策略来避免这些问题的发生。