Árbol de problemas

Árbol de problemas，又被称为决策树，是一种常用的机器学习算法。它通过将数据集划分为不同的子集来构建一个树形结构，每个节点代表一个特征或属性，每个分支代表一个决策规则，每个叶节点代表一个预测结果。通过从根节点开始遍历树形结构，根据不同特征的取值进行判断和选择，最终到达叶节点得到预测结果。决策树具有易于理解和解释、能够处理离散和连续特征、能够处理缺失值等优点，被广泛应用于分类和回归问题中。然而，决策树也存在过拟合、对噪声敏感等缺点，因此在实际应用中需要进行剪枝和调参等优化措施。