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，一种模仿人类决策过程的机器学习方法。背景方面，决策树因其直观易懂和适用性广的特性，被广泛应用于医疗诊断、金融风控等领域。研究目的是详细解析决策树的核心思想、构建步骤及其优缺点。文章解释了决策树如何通过分而治之的策略，选择最佳分裂点，并介绍了信息增益和基尼不纯度等关键概念。结论部分指出，决策树具有解释性强、兼容多类型数据等优势，但也存在容易过拟合和稳定性差等局限性。此外，文章还提到了决策树家族中的经典算法及其改进。