决策树 交通事故

决策树是一种基本的机器学习算法，它可以用于分类和回归问题。在分类问题中，决策树会根据一些属性对样本进行分类；在回归问题中，决策树会根据一些属性对目标变量进行预测。

对于交通事故这个问题，我们可以使用决策树来预测交通事故发生的可能性。决策树会通过一系列的节点和分支来确定一个样本是否有可能发生交通事故。例如，如果一个样本的车速超过某个阈值，那么它就有可能发生交通事故；如果一个样本的司机年龄小于某个阈值，那么它也有可能发生交通事故。

在实际应用中，我们可以通过收集大量的交通事故数据来训练决策树模型，然后使用该模型来预测新的交通事故是否会发生。