基於樹形結構的預測模型
決策樹(Decision Tree)是一種基於樹形結構的預測模型，用於分類和迴歸問題。
決策樹由多箇節點組成，包括根節點、內部節點和葉節點。在決策樹中，每個內部節點代表一箇特徵或屬性上的判斷，每個分支代表該特徵的一箇可能取值，每個葉節點表示一箇類別或結果。決策樹算法通過歸納學習從訓練數據中生成決策樹，以發現數據中的決策規則。決策樹分析可以應用於各種數據集，並且在解決分類和迴歸問題時表現出良好的性能。
決策樹的優點包括易於理解和解釋，能夠處理具有複雜關係的數據。然而，它們也可能對噪聲數據敏感，並且容易過擬合。決策樹算法包括ID3、C4.5、CART等，這些算法使用信息熵等指標來選擇最佳的分裂屬性，以優化決策樹的構建。