决策树算法

决策树算法是一种基于树结构进行决策的机器学习算法，它通过递归地分割数据集，根据特征值的不同将数据集划分为不同的类别。每个节点表示一个特征或属性，每个分支代表一个可能的决策结果，而每个叶节点则代表一个最终的分类结果。决策树算法具有简单易懂、可解释性强等优点，适用于处理分类和回归问题。它的主要缺点是容易过拟合，需要进行剪枝等后处理操作以优化模型。此外，决策树算法还存在一些局限性，如对于连续型变量的处理较为困难，对于缺失值和异常值也比较敏感。