decision tree

决策树（Decision Tree）是一种常用的机器学习算法，它通过将特征空间划分成一系列简单的决策规则来构建模型。每个决策节点代表一个特征或属性，每个分支代表一个可能的取值，而每个叶节点则代表一个预测结果。决策树的主要优点是易于理解和解释，可以可视化展示，同时也能够处理非线性关系和缺失值等复杂情况。然而，决策树也存在一些缺点，如容易过拟合、对噪声敏感以及需要大量的计算资源等。为了克服这些问题，研究人员提出了许多改进算法和技术，如随机森林、梯度提升树等。总之，决策树是一种重要的机器学习工具，在各种领域都有广泛的应用。