请详细阐述决策树的基本概念，并以HTml格式输出。
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    <title>决策树的基本概念</title>
  </head>
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    <h1>决策树的基本概念</h1>
    <p>决策树是一种常用的监督学习算法，主要用于分类和回归任务。它通过树形结构来表示决策过程，每个内部节点表示一个特征或属性，每个分支代表一个可能的特征值，每个叶子节点表示一个类别或连续值。</p>
    <h2>主要组成部分</h2>
    <ul>
      <li><strong>根节点</strong>：决策树的起点，包含所有数据集。</li>
      <li><strong>内部节点</strong>：表示特征或属性，进行数据划分。</li>
      <li><strong>叶子节点</strong>：表示最终的决策或结果。</li>
      <li><strong>分支</strong>：连接节点的路径，表示特征的不同取值。</li>
    </ul>
    <h2>构建过程</h2>
    <ol>
      <li>选择最佳特征作为根节点。</li>
      <li>根据特征值划分数据集。</li>
      <li>递归地对每个子集重复上述过程，直到满足终止条件。</li>
    </ol>
    <h2>优点</h2>
    <ul>
      <li>易于理解和解释。</li>
      <li>能够处理数值型和类别型数据。</li>
      <li>方便可视化。</li>
    </ul>
    <h2>缺点</h2>
    <ul>
      <li>容易过拟合。</li>
      <li>对数据中的噪声敏感。</li>
      <li>可能需要剪枝操作。</li>
    </ul>
  </body>
</html>
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