Decision tree

决策树（Decision Tree）是一种常用的机器学习算法，它通过将特征空间递归地划分为一系列简单的决策规则来构建模型。每个决策节点代表一个特征属性的测试，每个分支代表一个可能的测试结果，而每个叶节点则代表一个类别或输出值。决策树的主要优点是易于理解和解释，可以可视化展示模型的建立过程，并且对于处理具有不同特征和类别的数据非常灵活。然而，决策树也容易过拟合数据，对噪声和异常值敏感，并且在处理连续特征时需要进行离散化。为了解决这些问题，研究人员提出了许多改进的决策树算法，如随机森林、梯度提升决策树等。