解释机器学习中的“决策树”是什么，以及它是如何工作的？
决策树是一种监督式学习算法，在机器学习中用于分类和预测建模。它基于一系列决策规则，以树形结构表示数据集中的各种条件和结果。每个节点代表数据集中的一个特征或属性，分支代表一个可能的决策或输出，并且叶子节点表示最终的决策或输出。

在训练模型时，决策树通过分裂数据集以创建相对较小的子集，以便更容易地管理和预测未知数据的输入。这可以通过选择最适合分离数据的特征或属性来实现，使子集的特征更不同或更纯净。在测试对新数据输入时，决策树可以遵循特征集和条件规则以确定数据的最终权类别或输出。