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。每个决策或事件都可能产生两个或多个结果，因此将其视为从当前位置到可能的目标之间的路径构成了一棵树。树的每个节点都代表一个决策，而其分支代表可能的结果。决策树的主要优点是它们能够很容易地可视化和解释，这使得非技术人员也能理解模型的工作原理。此外，决策树可以处理分类和回归问题，而且在数据预处理方面相对灵活。然而，决策树也有其缺点，例如容易过拟合，对噪声数据敏感，以及可能倾向于选择取值较多的特征等。