决策树，随机森林，朴素贝叶斯，knn算法进行比较，哪个准确率更高

这个问题没有简单的答案。不同的数据集和应用场景可能会对这些算法的准确率产生不同的影响。因此，选择哪个算法取决于你所处理的数据集和问题。

通常情况下，随机森林算法能够适用于多种数据类型和问题，并且在大多数情况下都能够产生较高的准确率。但是，如果你的数据集比较小，那么朴素贝叶斯算法可能会更加适合。如果你的数据集比较大，kNN算法可能会比较好。如果你的数据集包含多个特征，决策树算法可能会比其他算法更好。

因此，你需要根据你的数据集和问题选择最适合的算法，并进行实验和评估。