决策树是机器学习中常用的监督学习算法，通过树状结构对数据进行划分和预测。其核心思想是通过特征选择、树的生成和修剪三个步骤，构建一个易于理解的模型。
核心特点 🌳
- 直观性：树形结构可视化强，便于解释
- 无需预处理：可直接处理类别型和数值型数据
- 高效性：训练和预测速度较快
- 可解释性：能清晰展示决策规则
应用场景 📊
✅ 分类任务（如垃圾邮件识别）
✅ 回归任务（如房价预测）
✅ 特征选择（如筛选关键指标）
✅ 可视化决策过程（如业务规则展示）
实现步骤 🧩
- 特征选择：使用信息增益、基尼指数等指标
- 树的生成：递归划分数据集
- 剪枝处理：防止过拟合（如预剪枝、后剪枝）
- 预测应用：根据树结构进行分类或回归