decision tree

决策树（Decision Tree）是一种常见的机器学习算法，它通过构建一个类似于流程图的结构来进行分类或回归任务。决策树的每个节点表示一个特征或属性，每个分支代表该特征的一个取值，而每个叶节点则代表一个预测结果。决策树的主要优点是易于理解和解释，可以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进行优化。此外，随机森林、梯度提升等集成学习方法也可以有效地解决决策树的过拟合问题。总之，决策树是一种简单而强大的机器学习算法，广泛应用于各种领域。