「神经网络」能否代替「决策树算法」？

这个问题可以从几个维度来分析。但先要说明决策树就是决策树，随机森林和xgboost的性能提升主要是来自于集成学习。所以，我们扩展一下题目把对比延伸到： 单棵决策树，如比较常见的C4.5等 以决策树为基模型的集成学习算法(Ensemble Tree)，如随机森林，gradient boosting，和xgboost 神经网络，包括各种深度和结构的网络 我的看法是，单棵决策树的用途已经比较有限了，已经

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