决策树和随机森林是机器学习中常用的分类和回归算法之一。它们的应用场景包括但不限于信用评估、客户流失预测、提高产品质量、探测异常行为等。它们的原理是通过建立分层的决策规则，对输入数据进行分类或回归预测。在Python的sklearn库中，可以使用DecisionTreeClassifier和DecisionTreeRegressor实现决策树分类和回归，使用RandomForestClassifier和RandomForestRegressor实现随机森林分类和回归。关于这些算法的更多细节和实现，请参考sklearn官方文档和相关书籍，如《Python机器学习基础教程》和《统计学习方法》等。
如何用决策树和随机森林进行分类和回归问题？
我对机器学习的基础知识有一定了解，但不清楚决策树和随机森林如何用于分类和回归问题。想请教各位大佬，决策树和随机森林的具体应用场景是什么？它们的原理是什么？如何通过Python的sklearn库实现它们的分类和回归问题？是否有一些参考资料可以推荐？非常感谢！
提问时间：2023-07-03 03:27:18
编辑时间：2023-07-03 03:27:20
提问者：
Cloudless_Sky
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3回答时间：2023-07-03 03:27:23
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