解空间树

解空间树，也称为决策树或判定树，是一种常用的分类和回归方法。它是通过将特征空间递归地划分为一系列简单的区域来构建的。每个节点代表一个特征或属性，每个分支代表该特征的一个取值，而每个叶节点则对应于一个类别或数值。通过遍历树中的所有路径，我们可以找到一条从根节点到叶节点的路径，这条路径就对应于一个分类或回归结果。解空间树具有易于理解和实现的优点，适用于各种类型的数据集和问题。然而，它也存在一些问题，如过拟合、欠拟合和不稳定性等。因此，在使用解空间树时需要仔细选择特征和调整参数，以获得最佳的分类或回归效果。