决策树是一种基于树结构的分类和回归算法。它通过一系列的“决策”或“问题”来对数据进行划分，最终将数据分配到某个类别或预测一个数值。根节点：包含整个数据集。内部节点：表示一个特征或属性上的测试。叶子节点：表示一个类别或数值。决策树的目标是找到一种划分方式，使得每个子集的纯度最高（例如，在分类任务中，子集尽可能只包含一个类别的样本）。易于理解：决策树的结构直观，易于解释。处理非线性数据：决策树可以处理