human: 列举一种用于监督学习的算法。
 bot: 决策树是一种常用的监督学习算法。它通过构建一棵树状结构来进行分类或回归。决策树的每个节点代表一个特征，每个分支代表一个特征值，而每个叶子节点代表一个类别或一个数值。决策树算法具有易于理解和解释的特点，能够处理离散和连续特征，并且对缺失值和异常值具有较好的鲁棒性。决策树算法的核心思想是通过选择最优的特征和特征值来划分数据集，使得每个子集的纯度最大化或者不确定性最小化。