在这个部分，我们将深入探讨决策树的实例，并展示如何在实际应用中使用它们。

基础概念

决策树是一种常用的机器学习算法，它通过一系列的决策规则对数据进行分类或回归。

  • 分类决策树：用于分类问题，例如预测客户是否会购买某种产品。
  • 回归决策树：用于回归问题，例如预测房价。

实例分析

以下是一个简单的决策树实例，用于分类水果：

  • 根节点：询问水果是否是苹果。
  • 内部节点：如果答案是“是”，则询问颜色是否是红色。
  • 叶节点：如果颜色是红色，则输出“苹果”。

图像示例

决策树示例

学习资源

想要了解更多关于决策树的知识，可以参考以下教程：

希望这些资源能帮助你更好地理解决策树。