决策树与神经网络的对照

决策树和神经网络是两种经常使用的机器学习模型，它们在解决分类和回归问题时有一些共同点，但也有一些明显的不同。

类似的地方：

1. 都可以用于分类和回归问题。
2. 都可以处理非线性关系。
3. 都可以对输入数据进行特点提取和转换。

区分的地方：

1. 结构区分：决策树是一种树形结构，由节点和边组成，每一个节点代表一个特点属性，每一个边代表一个特点值的划分。神经网络是由神经元和连接组成的多层网络结构，每一个神经元都有自己的权重和激活函数。
2. 学习方式区分：决策树是基于“分治法”思想，通过递归地将数据集分割成更小的子集来构建决策树。神经网络是通过反向传播算法来不断调剂神经元之间的连接权重，以最小化损失函数。
3. 处理能力区分：决策树在处理高维数据时表现较好，但容易过拟合。神经网络在处理大范围数据和复杂问题时表现较好，但需要更多的计算资源和数据来训练。
4. 解释性区分：决策树模型可以很容易地可视化和解释，可以帮助用户理解模型的决策进程。神经网络模型的黑盒性更强，很难解释模型的预测结果。

综上所述，选择使用决策树或神经网络取决于具体的问题和数据特点。如果数据集比较简单，希望得到可解释性强的模型，可以选择决策树；如果数据集比较复杂，希望得到更高的预测准确度，可以选择神经网络。