决策树

决策树是一种常用的机器学习算法，它通过将数据集分割成不同的子集来建立模型。每个节点代表一个属性或特征，每个分支代表一个可能的决策结果。通过递归地将数据集分割成越来越小的子集，直到达到某个终止条件（如叶子节点），就可以得到一棵完整的决策树。决策树具有易于理解和解释的优点，因此在实际应用中得到了广泛的应用。例如，在金融领域，决策树可以用于信用评分和欺诈检测；在医疗领域，决策树可以用于疾病诊断和治疗方案选择。