它们之间的主要区别在于: 单一模型 vs 集成模型:决策树是一种单一模型,它通过一系列的决策节点来进行预测。而随机森林是一种集成模型,它由多个决策树组成,通过投票或平均的方式来进行预测,从而降低了过拟合的风险。 方差-偏差权衡:决策树容易过拟合,即高方差。随机森林通过集成多个决策树,可以降低方差,提高泛化能力,...