决策树（Decision Tree）是一种用于分类和回归任务的机器学习算法，其核心思想是通过递归地分割数据集来构建一个树形结构。每个内部节点代表一个特征的测试，每个分支代表测试结果的一种可能值，而叶节点则表示最终的分类结果或回归值。
决策树的构建过程通常从根节点开始，选择最优的特征进行分割，然后递归地对子节点进行同样的操作，直到满足停止条件，如所有实例属于同一类别或没有更多的特征可分。在选择分割特征时，常用的信息增益、信息增益率和基尼指数等指标来衡量分裂的质量。
决策树模型可以视为一系列if-then规则的集合，从根节点到叶节点的路径对应一条规则，用于指导如何对数据进行分类或回归。这种模型不仅易于理解和解释，而且能够处理高维数据和缺失值，但同时也容易过拟合，需要通过剪枝等方法进行优化。
决策树在许多领域都有应用，如医学诊断、故障排除和贷款风险评估等。它是一种直观且有效的预测模型，通过一系列基于特征的决策来预测目标变量的值
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