决策树算法
决策树是一种流行的监督学习模型，用于分类和回归问题。它通过创建一个树状结构来表示决策过程，每个内部节点代表根据特征值做出的选择，而每个叶子节点则对应于一个类标签或预测值。在训练阶段，决策树会从数据集中收集所有可能的特征，然后选择最佳分隔点来划分数据集。这一过程不断重复直至满足停止条件，如最大深度限制或最小样本数阈值。决策树在处理非线性关系和高维数据时表现良好，同时也易于理解和可视化。
支持向量机算法
支持向量机（SVM）是一种强大的分类器，它通过最大化边缘将不同类别间隔开来，从而找到最佳的超平面以区分不同的类别。在数学上，这可以形式化为优化问题，其中目标是找到使得两个最近邻居之间距离尽可能远的一个超平面。SVM特别擅长处理线性不可分的问题，可以通过使用核函数将输入空间映射到更高维度的空间中，以便在那里找到更容易区分的线性界限。此外，SVM还具有很好的泛化能力，即能够有效地避免过拟合现有数据。
随机森林算法
随机森林是一种集成学习方法，它结合了多棵基于bootstrap抽样的独立决策树，并且这些模型被训练出来后，将它们组合起来形成一个强大的预测模型。当我们构建随机森林时，我们首先用原始数据进行采样得到Bootstrap样本，再从原始特征集合中随机选取一部分作为新的特征集合，这样每棵子树都有一定的不确定性，使得整体性能更加稳定。此外，随着更多子的加入，最终结果会变得越来越准确，因为错误的子模块被其他正确模块所抵消，从而提高了整个系统的鲁棒性。
决策树与支持向量机相比之处
尽管两者都是用于分类任务，但它们解决问题的手段截然不同。决定是否采用某个路径完全依赖于当前节点上的信息增益，而SVM则寻找能完美划分两类区域的一条超平面。这意味着对于一些简单的情况，比如只有两个特征的情况下，任何非垂直边界都可以是一个有效的判别器。但是，在许多实际情况下，更复杂的问题需要考虑更多因素，因此单一方法往往不足以捕捉所有相关信息。
随機森林與決策樹相比之處
隨機森林通常會從原有的訓練資料進行Bootstrap樣本選取，這意味著我們將會對同一個類別中的數據進行重複抽樣，這種技術稱為bagging（Bootstrap Aggregating）。這個過程增加了一些隨機性的因素，使得每棵決鬥樹看起來就像是從不同的訓練資料中學習出來的一樣。這種方法幫助減少過度擬合，並且讓整個系統更加抗干擾。而決斷樹則僅僅根據給定的訓練資料進行切割，不包含隨機選取變數或者樣本等步驟，這導致其對於無isy data 或者複雜問題不够坚韧。