在这个教程中，我们将深入探讨机器学习中的监督学习算法，特别是决策树和随机森林。这些算法在分类和回归任务中非常有效。

决策树

决策树是一种基于树的监督学习算法，它通过一系列的问题来对数据进行分类或回归。以下是决策树的一些关键特点：

  • 易于理解：决策树的结构直观，易于解释。
  • 处理非线性数据：决策树可以很好地处理非线性数据。
  • 不需要特征缩放：决策树不需要对特征进行缩放。

随机森林

随机森林是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并合并它们的预测结果来提高准确性。以下是随机森林的一些优点：

  • 提高准确性：随机森林通常比单个决策树更准确。
  • 减少过拟合：随机森林可以减少过拟合的风险。
  • 泛化能力强：随机森林在新的数据上表现良好。

决策树

实践案例

如果你对决策树和随机森林更感兴趣，可以查看我们的机器学习实践案例。

随机森林