决策树

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。这种算法以树形结构呈现，其中每个内部节点表示一个特征或属性，每个分支代表这个特征的一个决策结果，最后的叶节点代表预测的结果。其优点是易于理解和解释，可以处理数值和类别数据，并且能够处理多输出问题。然而，决策树也有其缺点，如容易过拟合，对于有关联的特征选择敏感等。因此，在实际应用中，常常需要通过剪枝、随机森林等方法来优化决策树的性能。