decesion tree

决策树（Decision Tree）是一种常见的机器学习算法，它通过一系列的规则和判断来构建一个树形结构，用于解决分类和回归问题。决策树的每个节点表示一个特征或属性，每个分支代表一个可能的判断结果，而每个叶节点则表示一个最终的预测结果。决策树的主要优点是易于理解和解释，可以可视化展示，同时对缺失数据和异常值具有一定的鲁棒性。然而，决策树也存在过拟合、容易受到噪声干扰等问题。为了解决这些问题，研究人员提出了许多改进方法，如随机森林、梯度提升决策树等。总之，决策树是一种实用且灵活的机器学习工具，广泛应用于各种领域。