decisionTree

决策树（Decision Tree）是一种常用的机器学习算法，它通过构建一棵树形结构来进行分类或回归任务。决策树的每个节点表示一个特征或属性，每个分支代表该特征的一个取值，而每个叶节点则代表一个预测结果。在训练过程中，决策树会根据数据的特征和标签来选择最佳的分支方式，以使得对新数据的分类或回归结果尽可能准确。决策树具有易于理解和解释的优点，同时也能够处理非线性关系和缺失值等复杂情况。它在实际应用中被广泛应用于金融、医疗、电商等领域，是数据挖掘和机器学习领域中的重要工具之一。