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决策树：决策树与随机森林的比较：决策树与随机森林概述

1决策树基础

1.1决策树的定义

决策树是一种监督学习算法，用于分类和回归任务。它通过树状结构表示决策规则，其中每个内部节点表示一个特征上的测试，每个分支代表一个测试结果，每个叶节点代表一个类别（分类任务）或一个数值（回归任务）。决策树易于理解和实现，其结果可以直观地展示为树形结构。

1.2决策树的工作原理

决策树的构建过程是一个递归的分割数据集的过程。算法从根节点开始，选择最佳特征进行分割，然后对每个子集重复此过程，直到满足停止条件，如子集中的所有样本都属于同一类别，或达到预设的最大深度。

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