1.决策树的基本概念和特点

决策树是一种常用的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。它通过构建一棵树状结构来进行决策和预测。以下是决策树的基本概念和特点：

1. 基本概念：
- 决策节点：表示对某个属性进行判断或决策。
- 分支：表示根据属性值的不同进行分割。
- 叶节点：表示最终的分类结果或回归值。

2. 特点：
- 易于理解和解释：决策树的结构类似于人类的决策过程，易于理解和解释，可以提供可解释性的结果。
- 可处理离散和连续数据：决策树可以处理离散型和连续型的数据，不需要对数据进行过多的预处理。
- 能够处理多类别问题：决策树可以处理多类别分类问题，不需要进行额外的转换。
- 能够处理缺失值：决策树可以处理缺失值，不需要对缺失值进行额外的处理。
- 可以进行特征选择：决策树可以通过计算特征的重要性来进行特征选择，从而减少特征的数量。