机器学习 --- 决策树

决策树是一种用于分类和回归任务的机器学习算法。它是一个树形结构，其中每个内部节点表示一个特征，每个分支代表该特征的一个可能取值，而每个叶子节点代表一个类别或预测结果。

决策树的构建过程基于分割数据集的特征，目标是通过在每个节点选择最佳的特征来最大程度地减少不确定性或纯度。常用的衡量指标有信息增益、基尼系数和错误率。

在预测时，我们从根节点开始，根据待分类样本的特征值依次选择分支，直到到达叶子节点并得到最终的预测结果。

决策树算法具有可解释性强、易理解、可视化等优点。然而，它也存在一些缺点，比如容易过拟合、对噪声敏感等。