decision tree

决策树（Decision Tree）是一种常用的机器学习算法，它通过将特征空间递归地分割成一系列简单的决策规则来构建模型。这些决策规则通常以树状结构表示，每个节点代表一个特征属性，每个分支代表一个可能的决策结果，而每个叶节点则代表一个最终的预测结果。 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，因此在分类和回归问题中被广泛应用。然而，决策树也存在过拟合、对噪声敏感等问题，需要通过剪枝等技术进行优化。