决策树

决策树是一种常见的机器学习算法，它通过一系列规则来进行分类或预测。每个决策节点都代表一个特征或属性，每个分支代表一个可能的输出结果，而每个叶节点则代表最终的分类或预测结果。通过递归地划分数据集，决策树能够生成易于理解和解释的模型。它的优点是可以处理非线性关系和缺失值，并且不需要进行特征缩放。然而，决策树容易过拟合，尤其是在数据量较小的情况下。为了解决这个问题，可以使用剪枝等技术来减少决策树的复杂度。总之，决策树是一种简单而强大的机器学习算法，广泛应用于各个领域。