决策树理论是一种在决策分析和机器学习中广泛应用的方法。它通过构建一系列有条件的分支和选择，帮助我们理解和分析复杂的决策过程。决策树的核心思想是将决策问题分解成更小的、易于处理的子问题，从而逐步逼近最佳解决方案。这种方法不仅直观易懂，而且在处理多种变量和不确定性时非常有效。决策树的基本结构类似于一棵倒置的树，从一个根节点开始，通过一系列的分支和节点，逐步细化决策路径。每个节点代表一个决策点或条...