机器学习中的决策树

决策树是机器学习中常用的无参监督学习方法，用于classification和regression。通过学习数据特征中的决策规则，预测目标变量的值。决策树的优点在于易于理解和解释，且可以可视化出树的结构。不需要大量训练数据，并且能够处理多路输出的问题。决策树也可以处理分类和数值数据，但需要注意训练数据点的数量导致的使用开销呈指数分布。该模型可以通过数值统计测试来验证其可靠性，即使假设结果与真实数据有所偏差，其表现仍然良好。要使用决策树的算法，建议首先了解其优缺点及适用范围。