机器学习-术语：决策树

机器学习-术语：决策树

决策树是一种常见且强大的机器学习算法，它在许多领域都得到了广泛应用。决策树可以用于分类和回归任务，它通过构建一棵树状结构来对输入数据进行决策和预测。

决策树的构建过程从根节点开始，根据特征的不同分支出不同的子节点，直到达到叶节点，叶节点表示最终的决策或预测结果。在构建过程中，决策树算法会选择最佳的特征和划分方式来使得树的分支能够最好地分类或拟合训练数据。

下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用Python中的scikit-learn库构建和训练一个决策树分类器：

# 导入所需的库
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import