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。每个决策都是基于数据的特征，最终产生一个结果。决策树的主要优点是它可以处理大量的数据，并且可以很容易地解释结果。此外，决策树还可以用于分类和回归问题。在分类问题中，决策树会根据数据的特征将样本分为不同的类别；而在回归问题中，决策树则会预测一个连续的数值。总之，决策树是一种简单而有效的机器学习算法，它在各种领域都有广泛的应用。