决策树算法：像人类一样做决策的智能流程图

本文详细介绍了决策树算法，它是一种模仿人类决策过程的机器学习方法，通过树形结构进行“是非判断”以解决复杂问题。文章从决策树的核心思想出发，解释了其分而治之的逻辑，包括树形结构、决策路径和递归分割等概念。同时，文章还讨论了决策树如何选择最佳分裂点，介绍了信息增益和基尼不纯度等衡量指标，并比较了分类树和回归树的区别。此外，文章还涵盖了决策树的构建步骤、剪枝处理以及其优势和局限性。最后，文章提到了决策树家族的三大经典算法及其关键改进。