decision tree

决策树（Decision Tree）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。每个决策节点对应于一个特征或属性，每个分支代表该特征的一个可能值，而每个叶节点则表示一种最终的分类或回归结果。决策树具有易于理解和解释、能够处理非线性关系和缺失值等优点，因此被广泛应用于各种领域，如金融、医疗、市场营销等。然而，决策树也存在过拟合、不稳定等问题，需要通过剪枝等技术来解决。