解释什么是决策树.
决策树是基于某些条件的决策结果的图形表示.它是机器学习,数据分析和统计学中使用的算法,它使用树状结构来建模决策及其可能的后果.树的每个分支代表一个决策或测试,每个叶节点代表一个结果或一个类标签.树由依据最重要的特征进行复发式分成分组.这个特征称为决策节点,分离称为分支.这个过程持续到满足某些停止标准,如树的最大深度或每叶样本的最小数量.决策树通常用于分类和回归问题,并且易于解释和理解,在许多选择应用中成为一种受欢迎的选择.