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决策树（decisiontree）是一种基本的分类与回归方法，本文主要讨论用于分类的决策树。决策树学习通常包括三个步骤：特征选择，决策树的生成和决策树的修剪。而随机森林则是由多个决策树所构成的一种分类器，更准确的说，随机森林是由多个弱分类器组合形成的强分类器。
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