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决策。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决策结果，最后的叶子节点代表最终的预测结果。决策树的主要优点是易于理解和解释，可以处理分类和回归问题，并且可以处理大量的特征和数据。然而，决策树也有一些缺点，例如容易过拟合，对数据的微小变化敏感，以及可能产生不稳定的结果。因此，决策树通常需要通过剪枝等方法来优化，以提高其预测的准确性和稳定性。