决策树算法：原理、应用及优缺点

决策树是一种分类和回归模型，它通过对数据进行分析和学习，生成一棵树形结构，其中每个节点表示一个特征或属性，每个分支代表该属性的一个可能取值，每个叶子节点代表一个分类或回归结果。决策树的构建过程是根据训练数据集中的样本特征，通过选择最优的划分属性，将数据集划分为更小的子集，直到子集中的样本属于同一类别或达到预定的停止条件为止。决策树模型具有可解释性强、易于理解、可视化等优点，在数据挖掘、机器学习、人工智能等领域得到广泛应用。