4.2.3.5 决策树与随机森林

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4.2.3.5 决策树与随机森林 4.2.3.5 决策树与随机森林在光谱数据分析领域，分类是一项核心任务，旨在根据样本的光谱特征将其归入预定义的类别。例如，区分不同材料类型、识别疾病状态、判定产品质量等级等。在 4.2.3 节介绍的众多分类模型中，基于树的方法因其直观性、处理非线性关系的能力以及随机森林的强大性能而备受关注。本节将深入探讨决策树（Decision Tree）和随机森林（Random Forest）这两种重要的树基分类算法及其在光谱数据处理中的应用。 4.2.3.5.1 决策树（Decision Tree）决策树是一种流程图状的结构，其中内部节点代表一个特征（在光谱分类中，通常是特定波长或波数处的光谱强度）上的测试，分支代表测试的输出，而叶节点代表类别标签。