决策树

决策树是一种常用的机器学习算法，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。决策树的每个节点都代表一个特征或属性，每个分支代表该特征的一个取值，每个叶节点代表一个类别或标签。决策树的主要优点是易于理解和解释，可以处理非线性关系和缺失值，并且可以用于分类和回归问题。然而，决策树也有一些缺点，例如容易过拟合、对数据质量敏感、可能产生不平衡的树结构等。为了克服这些缺点，人们已经提出了许多改进方法，如随机森林、梯度提升决策树等。总之，决策树是一种强大而灵活的机器学习工具，在实际应用中具有广泛的应用前景。