决策树（Decision Tree）

决策树（Decision Tree） 是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归任务。它通过构建一棵树状结构来表示决策过程，每个内部节点表示一个特征（属性），每个分支表示一个决策结果，每个叶节点表示最终的分类或回归结果。

1. 决策树的基本概念

1.1 树的结构

决策树由以下部分组成：
根节点（Root Node）：树的起始节点，表示整个数据集。
内部节点（Internal Node）：表示一个特征（属性），用于对数据进行划分。
分支（Branch）：表示特征的取值或条件。
叶节点（Leaf Node）：表示最终的分类结果（分类任务）或数值（回归任务）。

1.2 决策过程

决策树通过对数据进行递归划分来构建树结构。从根节点开始，根据特征的取值，将数据划分为不同的子集，直到满足停止条件（如所有数据属于同一类别或达到最大深度）。

2. 决策树的工作原理

2.1 特征选择

在构建决策树时，需要选择一个最优特征来划分数据。常用的特征选择方法包括：
信息增益（Information Gain）：基于信息论，衡量特征对数据集分类的贡献。信息增益越大，特征越能有效划分数据。
增益率（Gain Ratio&