决策树

决策树是一种常见的机器学习算法，它通过一系列的规则来进行决策。每个决策节点都代表一个特征或属性，每个分支代表一个可能的决策结果，最后的叶子节点代表最终的预测结果。决策树的主要优点是易于理解和解释，可以处理分类和回归问题，并且能够处理大量的特征和数据。然而，决策树也有一些缺点，例如容易过拟合，对缺失值敏感，以及可能产生不平衡的树结构。因此，在使用决策树时，需要仔细选择特征和调整参数，以避免这些问题。