决策树算法能解决什么问题

决策树算法是一种常见的机器学习算法，它可以用于解决分类和回归问题。

在分类问题中，决策树算法可以通过对数据集进行分割，将不同类别的数据分到不同的叶子节点上，从而实现对数据进行分类。

在回归问题中，决策树算法可以通过对数据集进行分割，将不同的数据分到不同的叶子节点上，并计算每个叶子节点的平均值或中位数作为该节点的预测值，从而实现对数据的回归预测。

决策树算法具有直观、易于理解和解释的优点，同时也可以处理具有高维度、复杂度不同的数据，因此被广泛应用于各种领域的问题解决，如医疗诊断、金融风险评估、图像分类等。