决策树（Decision Tree）和随机森林（Random Forest）是机器学习中常用的监督学习算法，广泛应用于分类与回归任务。它们以直观的结构和强大的泛化能力著称，是数据科学入门的热门主题！
什么是决策树？
决策树通过树状结构对数据进行分割，每个节点代表一个特征判断，叶子节点输出预测结果。
🔍 核心特点：
- 可视化强，易于解释
- 无需复杂预处理
- 支持分类与回归
示例：决策树结构图 可帮助理解分支逻辑
随机森林的原理
随机森林通过集成学习思想，构建多棵决策树并综合其结果：
- 从数据中随机采样生成多个子集
- 对每个子集训练独立决策树
- 通过投票（分类）或平均（回归）得出最终结论
📊 优势：
- 抗过拟合能力强
- 可处理高维数据
- 提供特征重要性评估
应用场景
- 分类任务：客户分群、垃圾邮件识别
- 回归任务：房价预测、销售趋势分析
- 优势对比：随机森林在复杂数据集上通常优于单一决策树
代码示例（Python）
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 训练模型
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
model.fit(X_train, y_train)
# 预测
predictions = model.predict(X_test)
📌 注意：确保数据集已正确划分训练集与测试集
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