决策树算法是一种基于树状结构的机器学习算法。它通过对数据集进行分割，构建一棵树来进行决策。每个节点代表一个特征，每个分支代表该特征的一个取值，叶子节点代表最终的决策结果。通过对数据集的不断划分，决策树可以根据特征的重要性和取值的不同，自动学习出一系列规则，从而对新的数据进行分类或预测。决策树算法易于理解和解释，适用于处理分类和回归问题，并且能够处理缺失值和异常值。
决策树算法是一种基于树状结构的机器学习算法。它通过对数据集进行分割，构建一棵树来进行决策。每个节点代表一个特征，每个分支代表该特征的一个取值，叶子节点代表最终的决策结果。通过对数据集的不断划分，决策树可以根据特征的重要性和取值的不同，自动学习出一系列规则，从而对新的数据进行分类或预测。决策树算法易于理解和解释，适用于处理分类和回归问题，并且能够处理缺失值和异常值。
