什么是決策樹？決策樹是一種模仿人類決策過程的經典機器學習算法，通過樹狀結構展示分類或回歸的規則。該算法易于理解和解釋，廣泛應用于金融風險評估、醫療診斷、市場分析等領域。它通過選擇最優的特征進行數據分割，構建出清晰的決策模型，并通過剪枝技術提高模型的泛化能力。

主要功能：
– **分類與回歸**：決策樹能夠處理分類問題（如客戶細分、疾病診斷等）和回歸問題（如房價預測、股票價格等）。
– **特征選擇**：識別影響預測結果的重要特征，簡化模型，提高準確性。
– **處理缺失值**：決策樹可以有效處理包含缺失值的數據集。
– **易于可視化**：決策樹的結構直觀，便于解釋和展示決策過程。

產品官網：如需了解更多信息，歡迎訪問我們的官網 [AI百科](https://ai-bot.cn)。

應用場景：
– **金融領域**：信用風險評估與欺詐檢測。
– **醫療行業**：患者疾病預測與診斷支持。
– **市場營銷**：客戶行為分析與市場細分。
– **教育領域**：個性化學習路徑的推薦。
– **推薦系統**：根據用戶歷史行為進行產品或服務推薦。

常見問題：
1. **決策樹是什么？**
決策樹是一種通過特征選擇和遞歸分割構建的模型，用于分類和回歸任務。

2. **決策樹的優缺點有哪些？**
優點包括易于理解和實現；缺點則包括容易過擬合和對噪聲數據敏感。

3. **如何避免決策樹的過擬合？**
可以通過剪枝技術減少樹的復雜性，提高模型的泛化能力。

4. **決策樹能處理哪些類型的數據？**
決策樹能夠處理數值型和分類型數據，且適合含有缺失值的數據集。

5. **決策樹適合哪些應用場景？**
它廣泛應用于分類、回歸、特征選擇、自然語言處理、圖像識別等多個領域。