决策树是一个树形结构，用于进行一系列的决策，可以用于分类和回归问题。随机森林算法是基于决策树的集成学习算法，通过构建多棵决策树并结合它们的预测结果来提高分类准确率。1.决策树构造分为根结点、非叶子结点和叶子结点。2.每个非叶子结点根据特征进行决策，最终到达叶子结点得到结果。3.结果可以是分类值或回归值，取决于决策树用途。1.决策树与随机森林是机器学习领域经典算法，主要用于分类和回归任务。2.决策树