一文了解决策树
决策树决策树是一种非参数监督学习算法，用于分类和回归任务。它具有分层的树结构，由根节点、分支、内部节点和叶节点组成。从上图中可以看出，决策树从一个根节点开始，它没有任何传入的分支。然后从根节点传出的分支馈送到内部节点，也称为决策节点。根据可用特征，两种节点类型都进行评估以形成同质子集，这些子集由叶节点或终端节点表示。叶节点代表数据集中所有可能的结果。例如，假设您正在尝试评估是否应该去冲浪，您可以使用以下决策规则来做出选择：这种类型的流程图结构还创建了一个易于理解的决策表示，允许组织中的不同组更好
