决策树是一种常用的机器学习算法，它通过树状结构对数据进行分类或回归。以下是一些关于决策树的基本信息：

  • 决策树结构：决策树由多个节点和分支组成，每个节点代表一个特征，每个分支代表一个决策规则。
  • 分类与回归：决策树可以用于分类任务，也可以用于回归任务。
  • 优点：决策树易于理解和解释，不需要大量的数据预处理。
  • 缺点：决策树容易过拟合，且对于复杂问题可能无法找到很好的模型。

决策树示例

更多关于决策树的信息，您可以访问决策树教程。