本文系统介绍了决策树与随机森林的核心原理与应用。决策树通过信息增益或基尼不纯度递归划分数据,模仿人类决策过程但易过拟合;随机森林采用Bagging和特征随机化集成多棵树,通过投票机制提升泛化能力。文章指出该技术在金融风控、医疗诊断等表格数据场景中仍具优势,并强调其可解释性优于深度学习模型。文末建议初学者可优先尝试决策树解决分类预测问题。
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