在数据科学领域，决策树是一种非常实用且易于理解的机器学习算法。它就像一棵倒挂的树，从根节点开始逐步分支，直到叶子节点得出结论。那么，你知道有哪些常见的决策树算法吗？🤔

首先不得不提的是经典的 ID3 算法，它以信息增益为准则进行分裂，但对连续属性处理稍显不足。接着是其升级版 C4.5，引入了信息增益比，有效解决了偏向选择多值属性的问题。而 CART（Classification and Regression Tree）则同时支持分类和回归任务，采用基尼指数作为分裂标准，适用范围更广。此外，还有适合大数据场景的 CHAID 和基于随机采样的 Random Forest，后者通过集成多个决策树提升了预测性能。🌱

这些算法各有千秋，选择时需结合具体应用场景哦！🔥