关于随机森林和决策树模型的应用
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我看了下随机森林和决策树模型的原理，虽然里面提到可以应用回归模型，但是决策树模型的算法是将连续型数值离散化处理，感觉并不是十分合理（不懂哈，所以不知道感觉对不对），也因此觉得该模型的预测结果相对严格的回归模型，并不是十分精确。而随机森林算法，是建立在决策树模型的基础之上，对连续数值也是采取相同做法。
因此，想请问下各位，这两种算法，是否更常用于分类模型的训练中？
同时，实际的数据分析和训练，一般是否更多以分类模型居多，而非回归模型？？
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这个技术问题有点很高深～ 哈哈