decesion tree

决策树是一种常用的机器学习算法，它通过将数据集划分为不同的子集来预测目标变量。决策树的每个节点都包含一个特征和一个阈值，根据特征的值是否超过阈值，将数据集分为两个或多个子集。每个子集又可以继续被划分，直到达到停止条件为止。最后，决策树会从根节点到叶节点路径上的特征和阈值来确定预测结果。 决策树具有易于理解和解释的优点，可以可视化展示每个特征对预测结果的影响。此外，决策树还可以处理缺失值和异常值等数据问题。但是，决策树也存在过拟合的风险，需要通过剪枝等方法来避免。