决策树

决策树是一种常用的机器学习算法，它通过一系列的规则来进行分类或预测。每个决策节点都代表一个特征或属性，每个分支代表一个可能的输出结果。从根节点开始，根据输入的特征值，沿着树形结构向下进行判断，直到达到叶子节点，即最终的预测结果。决策树具有易于理解和解释的优点，可以用于解决分类和回归问题。然而，它也存在过拟合的风险，需要通过剪枝等方法来避免。