机器学习-决策树

决策树（Decision Tree）是一种基于树形结构的预测模型，它将数据划分成多个子集，从而逐步做出决策。每个节点代表一个特征，每条分支代表一个特征值，每个叶节点对应一个分类结果或预测值。无论是分类问题还是回归问题，决策树都能提供清晰的解决方案。决策树模型的核心思想是将复杂问题逐步分解。每一步选择一个特征对数据进行划分，直到达到一定的停止条件。模板将提供机器学习决策树的示例，带你了解决策树。