决策树（Decision Tree）是一种常见的机器学习方法，广泛应用于分类和回归任务。其核心思想是通过树状结构对数据进行分割，最终达到预测目标。
核心概念
- 节点：代表特征或属性，如“年龄”、“收入”等
- 叶子节点：代表最终分类结果或预测值
- 分支：根据特征值划分的条件路径
原理流程
- 选择最优特征进行分割（常用信息增益/增益率）
- 递归构建子树
- 剪枝处理防止过拟合
应用场景
- 客户分类（🎯）
- 房价预测（📈）
- 医疗诊断（🩺）
优缺点
✅ 优点：
- 模型直观易解释
- 无需复杂预处理
- 可处理数值和类别数据
❌ 缺点：
- 容易过拟合
- 对数据扰动敏感
- 不适合高维数据
扩展阅读
想深入了解决策树的实现细节，可以参考：
决策树算法实现指南