决策树是一种强大的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题。以下是决策树的一些主要优势：
易于理解：决策树的结构直观，易于理解和解释。它通过一系列的规则来划分数据，使得非技术背景的用户也能轻松理解。
处理非线性数据：决策树可以很好地处理非线性数据，因为它可以在每个节点上使用不同的特征进行划分。
不需要特征缩放：决策树算法对特征缩放不敏感，这使得它在处理不同量级的特征时表现得更加鲁棒。
可以处理缺失值：决策树可以处理缺失值，它会在决策过程中自动选择一个合适的值进行填充。
不需要提前设定参数：与其他算法相比，决策树不需要提前设定许多参数，这使得它更加灵活。
易于可视化：决策树的结构可以通过图形化方式展示，方便分析和调试。
扩展阅读
如果你对决策树感兴趣，可以阅读以下内容：
Decision Tree