决策树与随机森林算法流程

决策树算法的基本流程如下：
1. 从根节点开始，选择一个最佳特征来划分数据集。
2. 根据选定的特征将数据集划分成子集，每个子集对应一个分支。
3. 对每个子集，重复步骤1和步骤2，直到子集中的所有实例都属于同一类别或无法再划分。
4. 在叶节点处，将实例分配到最常见的类别。

随机森林算法流程如下：
1. 通过随机抽样（有放回）从原始数据集中生成多个不同的训练集。
2. 对于每个训练集，使用决策树算法构建一个决策树模型。
3. 对于新的数据点，通过让每个决策树进行预测，并根据投票结果选择最终的预测结果。

以上是决策树和随机森林算法的基本流程。决策树算法通过对数据集进行递归划分，构建一个树形结构来进行分类。而随机森林算法则是通过构建多个决策树，并对它们的预测结果进行投票来进行分类。