MLP算树模型还是神经网络模型

**MLP 算是神经网络模型，而不是树模型。**

多层感知机（Multi-layer Perceptron，简称 MLP）是一种基本的前馈型人工神经网络。它的结构包含了一个或多组隐藏层，每一层由一系列节点（也称为神经元）组成，节点之间存在连接并且可以传递信号。每个节点接收来自前一层的所有节点的加权输入，应用非线性变换（如 sigmoid 或 ReLU 激活函数），然后传递给下一层节点。这种多层次的结构允许 MLP 学习和表示非常复杂的非线性关系。

与之相对的是决策树模型（Decision Trees）或者随机森林等树模型，这类模型通过构建决策路径来进行分类或者回归任务。在树模型中，数据沿着一系列二选一的问题分支，直到达到叶子节点给出结论。树模型依赖于特征的比较判断来进行数据分类，而非连续的权重调整和非线性组合。

因此，尽管两者都可以用于解决许多机器学习问题并达到较高的性能水平，但它们采用了不同的原理和技术基础。MLP 依靠神经网络的学习机制，而树模型则依赖于基于规则的分治策略。