决策树

决策树是一种常见的机器学习算法，它以树形结构进行决策。该模型通过判断特征属性的取值，将数据集划分为不同的类别，最终确定预测结果。决策树具有易于理解和解释、对异常值不敏感等优点，适用于分类和回归问题。在实际应用中，决策树常用于信用评估、医疗诊断等领域。然而，决策树也存在着过拟合、偏向于选择取值较多的特征等问题。因此，在使用决策树时需要注意选择合适的特征和剪枝策略，以提高模型的准确性和泛化能力。