决策树算法：像人类一样做决策的智能流程图

本文介绍了决策树算法，这是一种模仿人类决策过程的机器学习方法。文章从核心思想、决策路径、纯度衡量指标、构建步骤、经典算法及其优势与局限等方面进行了详细阐述。决策树通过树形结构将复杂问题层层拆解，最终得出预测结果，因其直观易懂、适用性广的特性，被广泛应用于医疗诊断、金融风控等领域。文章还提到了决策树的优化目标和常用指标，如信息增益和基尼不纯度，以及分类树与回归树的区别。最后，文章总结了决策树的优势与局限性，并指出其在科研领域的应用前景。