什么是决策树

决策树是一种基于树形结构的分类模型，常用于解决监督学习的分类问题。其原理简单：从数据中选择某个特征进行划分，将数据按照该特征值进行分类，接着在子数据集中重复该过程，一直重复到满足某个停止条件，如数据集数量小于某个阈值，或者所有数据都属于同一类别。在预测时，将新样本从根节点开始遍历决策树，直到达到某个叶子节点，该叶子节点所属的类别就是预测结果。

决策树具有易于解释和理解的特点，同时可以处理具有数值和离散特征的数据。然而，在模型构建时需要注意过拟合的问题，可以通过剪枝或者随机森林等方式进行优化。