决策树是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归任务。它通过一系列的问题来对数据进行分割，从而构建出一棵树状模型。以下是一些关于决策树的基础知识：
- 决策树分类：用于将数据分为不同的类别。
- 决策树回归：用于预测连续值。
决策树的特点
- 易于理解和解释：决策树的结构直观，易于解释。
- 非参数模型：不需要对数据进行参数化。
- 可处理大量数据：决策树可以处理大量数据。
决策树的应用
- 信用评分：根据客户的信用历史来预测其信用等级。
- 疾病诊断：根据症状和检查结果来预测疾病类型。
- 客户细分：根据购买行为来细分客户群体。
图解决策树
决策树示例
深入学习
想要了解更多关于决策树的信息，可以阅读我们的决策树详解。