决策树

决策树是一种常见的机器学习算法，它通过将特征空间划分成一系列简单的决策规则来预测目标变量。每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。决策树具有易于理解和解释、能够处理数值和分类数据、可以处理多输出问题等优点。然而，它也有一些缺点，如容易过拟合、对噪声敏感、可能无法捕捉复杂的关系等。为了解决这些问题，研究人员已经提出了许多改进方法，如随机森林、梯度提升树等。总之，决策树是一种强大而灵活的机器学习工具，在许多领域都有广泛的应用。