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决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法,首先对数据进行处理,利用归纳算法生成可读的规则和决策树,然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。

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决策树学习使用决策树(作为预测模型)从关于项目(在分支中表示)的观察到关于项目的目标值(在叶子中表示)的结论。它是统计,数据挖掘和机器学习中使用的预测建模方法之一。目标变量可以采用一组离散值的树模型称为分类树 ; 在这些树结构中,叶子代表类标签,分支代表连词导致这些类标签的功能。目标变量可以采用连续值(通常是实数)的决策树称为回归树。

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