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决策树是一种树状结构的模型，用于解决分类和回归问题。模型通过递归地将数据集分割成更小的子集，最终到达叶子节点，每个叶子节点表示一个预测结果。决策树的每个节点代表对某个特征的测试，每个分支代表测试结果，而每个叶子节点则表示最终的预测类别或值。随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并结合它们的预测结果来提高模型的准确性和鲁棒性。随机森林通过集成多个基学习器（通常是决策树），并利用投票机制（分类
