預測模型
決策樹模型是一種在機器學習中廣泛使用的預測模型，它通過構建樹形結構來代表對象屬性與對象值之間的映射關係。在決策樹中，每個內部節點表示一箇屬性上的測試，每個分支代表一箇測試輸出，而每個葉節點代表一種類別。決策樹模型可以用於分類和迴歸問題，通過分析特徵和對應的可能取值來得出預測結果。它是一種監督學習算法，通過學習一組帶有已知類別標籤的樣本，得到一箇分類器，能夠對新出現的對象進行正確分類。
決策樹模型的構建過程中，會根據特徵值對樣本進行劃分，以得出最優的決策結果。這些模型具有可讀性強、分類速度快的特點，並且在業務建模中廣泛應用。決策樹模型模擬人類的決策過程，通過將問題分解爲一系列的決策節點，並在每個節點上根據一定的準則進行判斷和選擇，最終得到一箇明確的決策結果。
在機器學習領域，決策樹模型的發展過程中出現了多種不同的模型，如ID3、C4.5和CART等。這些模型在構建決策樹時使用不同的算法和準則，例如基於信息學理論中熵的概念來選擇最優劃分屬性。決策樹的總體流程是從根節點開始，根據待分類項的特徵屬性進行測試，並按照其值選擇輸出分支，直到到達葉子節點，將葉子節點中存放的類別作爲決策結果。