决策树与随机森林：深入解析两者的差异

在机器学习的领域中，决策树和随机森林都是非常重要的工具。它们在数据挖掘、分类和回归等任务中发挥着关键作用。然而，它们之间存在着诸多明显的区别，这些区别也决定了它们在不同场景下的适用性。

一、模型结构

• 决策树
  • 决策树是一种基于树形结构的模型。它就像一棵倒立的树，从根节点开始，通过对数据特征的一系列判断（如特征的数值范围或类别归属），将数据集划分成不同的子集。每个内部节点代表一个特征上的测试，分支代表测试的输出，叶节点则代表最终的类别或数值预测。例如，在一个判断水果是苹果还是橙子的决策树中，根节点可能是 “颜色是否为红色”，如果是红色就继续判断 “形状是否为圆形”，最终得到水果是苹果还是其他水果的结论。
  • 决策树的构建过程是一种贪心算法，每次选择能够最大程度降低数据不确定性（通常使用信息增益、信息增益比或基尼指数等来衡量）的特征作为分裂节点，不断递归地构建子树，直到满足停止条件，如节点中的样本数过少、所有样本属于同一类别或者树的深度达到预设值等。
• 随机森林
  • 随机森林是一种集成学习模型，它由多个决策树组成。可以想象成一片森林，其中每一棵树都是一个决策树。这些决策树是相互独立地构建的，它们的训练过程在一定程度上有所不同。
  • 随机森林的构建是通过自助采样（Bootstrap Sampling）的方式。从原始训练数据集中有放回地抽取多个样本子集，每个子集的大小和原始数据集相同。然后，使用这些子集分别训练不同的决策树。在训练每棵决策树时，还会对特征进行随机选择，使得每棵树在选择分裂特征时只能从一个随机的特征子集中挑选&