「神經網絡」能否代替「決策樹算法」？

這個問題可以從幾個維度來分析。但先要說明決策樹就是決策樹，隨機森林和xgboost的性能提升主要是來自於集成學習。所以，我們擴展一下題目把對比延伸到： 單棵決策樹，如比較常見的C4.5等 以決策樹爲基模型的集成學習算法(Ensemble Tree)，如隨機森林，gradient boosting，和xgboost 神經網絡，包括各種深度和結構的網絡 我的看法是，單棵決策樹的用途已經比較有限了，已經

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