决策树

决策树是一种常见的机器学习算法，它通过一系列规则来进行决策。每个节点代表一个特征或属性，每个分支代表一个判断条件，每个叶节点代表一个预测结果。决策树可以用于分类和回归问题，其优点是易于理解和解释，能够处理非线性关系和缺失值。但是，决策树容易过拟合，需要剪枝来避免这个问题。此外，决策树的计算复杂度较高，对于大规模数据集可能需要较长时间来训练模型。