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决策树是一种常见的机器学习算法，它通过一系列的规则来进行分类或回归预测。其基本思想是：从一组无次序、无规则的实例中推理出决策树表示形式的分类规则。决策树的主要优点是易于理解和解释，可以可视化展示，因此在实际应用中得到了广泛的应用。例如，在医学诊断中，可以使用决策树来辅助医生进行疾病诊断；在金融风控领域，可以使用决策树来进行信用评分等。总之，决策树是一种简单而有效的机器学习算法，具有广泛的应用前景。