决策树算法

在MATLAB中，可以使用决策树算法进行机器学习。首先需要收集和准备数据，然后创建和训练模型，接着评估模型性能并优化，最后部署模型用于新数据的预测。MATLAB提供了丰富的工具箱和函数来简化这一流程。

机器学习决策树是一种监督学习算法，用于分类和回归任务。它通过递归地分割数据来构建一棵树，每个节点代表一个特征或属性的测试，每个分支代表测试的结果，最终叶子节点表示决策结果。决策树易于理解和解释，但需注意过拟合问题。