决策树和支持向量机（SVM）是两种常用的机器学习算法，它们在分类和回归任务中都有广泛的应用。以下是它们的一些主要区别：
主要区别
决策树：
- 基于树的结构进行决策。
- 容易理解和解释。
- 对异常值和噪声数据敏感。
- 通常在数据集较小的情况下表现良好。
支持向量机：
- 基于最大化间隔的方法。
- 对异常值和噪声数据不敏感。
- 在处理高维数据时表现良好。
- 可能需要调整参数。
优势
决策树：
- 易于解释。
- 对新数据的适应性较好。
支持向量机：
- 在复杂的数据集上表现良好。
- 可以处理非线性问题。
应用场景
决策树：
- 适合于小数据集。
- 适合于需要解释的模型。
支持向量机：
- 适合于高维数据。
- 适合于非线性问题。
决策树
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支持向量机