决策树

决策树是一种常用的机器学习算法，它通过一系列规则来进行分类或回归。决策树的每个节点都包含一个特征和一个阈值，根据特征值是否超过阈值将数据分为两个子集。这个过程会递归地重复进行，直到达到预设的停止条件为止。决策树具有易于理解和解释的优点，可以可视化展示整个决策过程。此外，决策树还能够处理非线性关系和缺失值等复杂情况。然而，决策树也存在过拟合的问题，需要通过剪枝等方法来避免。总的来说，决策树是一种简单而强大的机器学习工具，广泛应用于各种领域。