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决策树（Decision Tree）是一种基本的分类和回归方法，它通过一系列规则来进行预测。每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。决策树算法可以处理离散型和连续型数据，并且可以用于解决分类和回归问题。它具有易于理解和解释的优点，因此在实际应用中得到了广泛的应用。但是，决策树算法也存在一些问题，例如容易过拟合、对噪声敏感等。因此，在使用决策树算法时需要注意这些问题，并采取相应的措施来解决。