डिसिशन ट्री लर्निंग मशीन लर्निंग में वर्गीकरण या रिग्रेशन मॉडल बनाने के लिए एक व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली विधि है। इसमें पूर्वानुमान चर के मूल मानों के आधार पर डेटा को उपसमूहों में विभाजित करने के लिए एल्गोरिथ्म का पुनरावर्ती विभाजन शामिल है। इन बाल नोड्स में से प्रत्येक को फिर से मूल्यांकन किया जाता है और आगे विभाजित किया जाता है, जब तक कि एक विशिष्ट मानदंड को पूरा नहीं किया जाता है, जैसे कि एक रूट नोड में नोड्स की संख्या एक सीमा से नीचे है। हालांकि, इस उपाय का उपयोग यह अनुमान लगाने के लिए किया जाता है कि डेटा कितनी अच्छी तरह से विभाजित है, लक्ष्य चर दिया गया है, और एल्गोरिथ्म को उस बिंदु पर वर्गीकरण के लिए सबसे महत्वपूर्ण उदाहरणों को चुनने में मदद करता है।
निर्णय वृक्ष सीखने की प्रक्रिया का वर्णन करें।