决策树原理图

决策树是一种常用的机器学习算法，它通过构建一棵树形结构来进行分类或回归预测。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种类别或结果。在构建决策树时，需要选择一个最优的特征作为根节点，并根据该特征的不同取值将数据集划分为不同的子集。然后对每个子集递归地应用相同的过程，直到满足停止条件为止。最终得到的决策树可以用于对新的数据进行分类或回归预测。决策树具有易于理解和解释的优点，同时也能够处理非线性关系和缺失值等复杂情况。