随机森林算法是一种机器学习算法，被用于分类和回归分析。它是通过集合多个决策树，并众多决策树的结果进行加权综合而得出最终结论的方法，特别适用于大规模和高维数据集，以及需要进行很高精度和快速预测的地方。随机森林算法的基本架构是基于决策树的CAR

分类回归树算法(Classification and Regression Tree，CART)是一种广泛应用于数据挖掘的算法模型，CART亦称为：分拆与合并模型、分离模型或识别树模型。CART算法可用于建模和预测，能够快速地从数据开始并基

支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是目前机器学习中应用最广泛的算法之一，其主要用于分类工作。SVM可以通过自动搜索和检测具有最大可分性的超平面来达到极高的分类准确度。它们在训练数据中利用核函数来无损地扩大

CART（Classification and Regression Tree）算法是一种广泛应用于机器学习和数据挖掘中的流行方法，是一种基于树形模型的精妙算法，目的在于理解复杂数据集。CART算法可以帮助分析数据，发现潜在规律，并为机器学

近年来，随着人工智能技术在各行各业的广泛应用，其分类算法也受到越来越多的重视和研究。无论是机器学习的应用，还是推荐系统常见的应用，算法的作用都是至关重要的。其中，分类算法也就成了关键性的数学算法之一。分类算法概括而言，涉及到从输入数据到建立