决策树和随机森林在机器学习领域都是重要的分类和回归算法，但它们在多个方面存在显著的差异。结构和工作原理： 决策树：是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，而每个叶子节点代表一个分类类别。通过训练数据构