dianmingla决策树

决策树是一种常见的机器学习算法，它通过对数据的特征进行递归划分，从而构建出一个树形模型来进行分类或回归任务。在决策树中，每个节点表示一个特征或属性，每个分支代表该特征的一个取值，而每个叶节点则代表一个预测结果。通过训练数据集，决策树可以学习到哪些特征对于分类或回归任务更为重要，并根据这些特征来对新数据进行预测。决策树具有易于理解和解释、能够处理离散型和连续型数据等优点，因此在实际应用中得到了广泛的应用。