决策树进行车牌识别研究的结果是什么样子

决策树是一种常用的机器学习算法，可以用于分类和回归问题。对于车牌识别问题，决策树可以根据输入的特征（如颜色、形状、字符等）来判断车牌的种类和识别车牌上的字符。

根据不同的特征和分类方式，决策树模型的效果也会有所不同。在车牌识别研究中，使用决策树进行识别的结果可能会受到很多因素的影响，例如训练数据的质量、特征的选择、决策树模型的参数等等。

因此，决策树进行车牌识别研究的结果可能会有所不同。一般来说，如果数据集充足并且特征选择得当，决策树可以取得比较好的识别效果。但是，与其他更加复杂的机器学习算法相比，决策树的识别效果可能会略逊一筹。