神经网络能否代替决策树算法？

神经网络真的能“完胜”决策树吗？

在机器学习的领域里，决策树和神经网络都是赫赫有名的算法。很多人可能会好奇，尤其是当神经网络凭借其强大的学习能力和在图像、语音等领域的光辉表现，似乎总能成为焦点的时候，不禁会想：神经网络是不是已经强大到可以完全取代决策树了？

答案并不是简单的“是”或“否”。这就像问一把瑞士军刀能不能完全取代一把螺丝刀一样，它们各有优势，适用场景也不同。我们不妨深入聊聊，看看神经网络在哪些方面可以“接管”决策树的工作，又有哪些地方，决策树依然是不可或缺的“老将”。

神经网络的“超能力”：处理复杂和非线性关系

神经网络，尤其是深度学习模型，它们的核心优势在于其能够捕捉数据中极其复杂和非线性的关系。想象一下，如果你要区分一张猫和一张狗的照片，这里面的“区分依据”绝不是简单的“有没有胡子”或者“耳朵尖不尖”。它涉及到毛发的纹理、眼睛的形状、身体的比例、姿态等等一系列相互交织、难以用简单规则描述的特征。

神经网络通过多层的“神经元”相互连接，每一层都能学习到数据中不同抽象层次的特征。比如，第一层可能识别边缘和角落，第二层可能组合这些边缘形成形状，再往上，就能识别出眼睛、鼻子，最终组合成“猫”或“狗”的概念。这种层层递进的特征提取能力，是决策树难以比拟的。

表达能力强： 神经网络可以学习到高度复杂的函数，这使得它们在处理非结构化数据，如图像、文本、语音时表现出色。决策树虽然也能通过划分来拟合曲线，但在拟合极其复杂的非线性边界时，往往需要非常深、非常复杂的树结构，容易过拟合，且解释性变差。
自动特征学习： 这一点至关重要。在处理原始数据时，神经网络可以直接从中学习到有用的特征，而无需人工进行特征工程。想象一下，你不需要费力去想“猫的耳朵是不是三角形”、“狗的鼻子是不是湿的”这些规则，神经网络自己就能从像素点中“领悟”到这些。而决策树，通常需要领域专家或者机器学习工程师来预先提取出有效的特征，才能达到较好的效果。
泛化能力（在足够大的数据集上）： 当拥有海量数据时，经过良好训练的神经网络通常能在未见过的数据上表现出更好的泛化能力，因为它学习到的是更本质、更抽象的规律。

决策树的“朴实无华”：简单、直观、可解释

尽管神经网络如此强大，但决策树凭借其独特的优点，在很多场景下依然是首选，甚至可以说是“不可替代”的。

易于理解和解释： 这是决策树最大的魅力所在。一棵训练好的决策树，就像一张流程图，每一步的判断都非常清晰明了。你可以轻松地告诉别人，“如果某某指标大于某个值，就走向左边；否则，走向右边”，直到最后得出结论。这种“白箱”模型的特性，在很多需要解释结果的应用场景中，例如医疗诊断、金融风控、法律判决辅助等，是神经网络（通常是“黑箱”模型）无法比拟的。
特征工程要求低，对数据类型友好： 决策树可以直接处理数值型和类别型特征，而且对特征的缩放、归一化等预处理要求不高。你不需要担心特征之间量级差异过大导致某个特征“被忽视”。
预测速度快： 一旦训练完成，决策树的预测过程非常快，因为它只需要沿着树的路径进行一系列简单的判断。这使得它在对实时性要求高的场景中具有优势。
不容易过拟合（相对深度神经网络）： 虽然决策树本身也可能过拟合，但通过剪枝等技术，可以有效地控制其复杂度。相比之下，深度神经网络在数据量不足时，极易过拟合，需要大量的正则化技术来对抗。
对异常值不敏感（相对）： 决策树的分裂点是基于数据的排序，而不是具体的数值，因此对个别异常值的敏感度相对较低。

什么时候神经网络“接管”？

如果你的目标是从海量、无结构的复杂数据中提取模式，并且对结果的可解释性要求不是那么极端，那么神经网络往往是更好的选择：

图像识别与计算机视觉： 识别物体、人脸，自动驾驶中的场景理解。
自然语言处理： 机器翻译、文本摘要、情感分析、聊天机器人。
语音识别与合成： 将语音转换为文本，或将文本转换为语音。
推荐系统（基于用户行为的复杂模式）： 学习用户复杂的兴趣和偏好。

什么时候决策树依然是“主角”？

在以下场景，决策树的优势会更加明显：

需要高可解释性的应用： 金融信贷审批、医疗诊断辅助、法律案例分析、政府政策制定等，需要明确的决策依据。
数据集较小，或者特征相对清晰明确： 当数据量不大，或者你已经对数据有了很好的理解，能够提取出有意义的特征时，决策树也能达到不错的性能。
对预测速度要求极高： 某些实时交易、嵌入式设备上的模型部署。
作为集成学习的基础： 决策树的变种，如随机森林（Random Forest）和梯度提升树（Gradient Boosting Trees，如 XGBoost, LightGBM），它们通过组合多棵决策树，极大地提升了模型的准确性和鲁棒性，并且在很多结构化数据任务中，其性能甚至超越了许多神经网络模型。

结论：不是取代，而是“分庭抗礼”与“协同作战”

所以，神经网络不能完全取代决策树。它们是两种不同哲学、不同技术路线的强大工具。

在处理高维、非结构化、复杂模式的学习上，神经网络展现出无与伦比的优势。
在强调结果的可解释性、对数据预处理要求低、以及某些需要快速预测的场景下，决策树及其变种依然是不可动摇的基石。

更进一步说，机器学习的发展趋势往往是将不同的模型结合起来，形成集成学习。正如前面提到的，随机森林和梯度提升树就是将多个决策树集成的典范，它们在结构化数据上的表现令人惊艳。未来，也可能看到神经网络与决策树的更深层、更巧妙的结合，各自发挥所长，共同解决更复杂的问题。

因此，理解它们的适用范围和核心优势，并根据具体问题来选择最合适的工具，才是我们在机器学习道路上应该追求的。它们不是谁取代谁的关系，更多时候是“分庭抗礼”，在各自的领域闪耀，或者“协同作战”，共同创造更美好的未来。

网友意见

这个问题可以从几个维度来分析。但先要说明决策树就是决策树，随机森林和xgboost的性能提升主要是来自于集成学习。所以，我们扩展一下题目把对比延伸到：

1. 单棵决策树，如比较常见的C4.5等
2. 以决策树为基模型的集成学习算法(Ensemble Tree)，如随机森林，gradient boosting，和xgboost
3. 神经网络，包括各种深度和结构的网络

我的看法是，单棵决策树的用途已经比较有限了，已经基本被集成决策树代替。而决策树集成模型和神经网络有不同的使用场景，不存在替代一说。给出一个较为通用的看法仅供参考：

• 如果不强调绝对的解释度，尽量避免单棵决策树，用集成树模型
• 在集成数模型中，优先推荐使用xgboost
• 在中小数据集上，优先选择集成树模型。大数据集上推荐神经网络
• 在需要模型解释度的项目上，优先使用树模型
• 在项目时间较短的项目上，如果数据质量低(大量缺失值、噪音等)，优先使用集成树模型
• 在硬件条件有限及机器学习知识有限的前提下，优先选择树模型
• 对于结构化较高的数据，尤其是语音、图片、语言，优先使用神经网络模型（往往其数据量也较大）

用个不恰当的比喻，集成树模型就像Python，而神经网络就像C++。前者简单粗暴效果好，容易上手优点多，后者比较精贵更为复杂但严肃项目上潜力很大。如果你愿意好好学习数据结构、内存分配和要命的指针，C++几乎无所不能。但如果你只打算写个简单的网络爬虫，Python十行就可以搞定。

---

1. 单棵决策树 vs. 集成学习

决策树是1963年被 Morgan和Sonquist提出的[5]，通过类树的结构实现分类和回归。我们一般认为决策树模型:

1. 易于使用和解释[6]，单棵的决策树很容易进行可视化和规则提取
2. 可以自动实现特征选择[3] - 通过计算节点分裂时"不纯度的降低"(impurity reduction) 和剪枝(pruning)
3. 预测能力有限，无法和强监督学习模型相提并论[6]
4. 稳定性低(stability)方差高(variance)，数据扰动很容易造成决策树表现有很大的变化[1, 6]

随机森林是Breiman提出的[10]，模型使用集成的学习来降低单棵决策树中的高方差(high variance)从而提高了整体的预测能力。而gradient boosting machine(GBM) [9]和xgboost [8]分别是在2001年和2014年提出的。鉴于两者比较相似放在一起讨论，这两个模型：

1. 和随机森林的并行学习(parallel learning)不同，使用串行学习(sequential learning)不断地提高的模型的表现能力降低偏差(bias)
2. 在进行预测分类的时候非常快且对于储存空间的要求低[3]
3. boosting这个学习方法可以看成一种 正则化来防止过拟合，因此模型不容易拟合[3]。Python工具库scikit-learn也提到过其不容易过拟合[2]，用较多的基学习器也不碍事
4. 单纯对比GBM和xgboost的话，它们的分类性能接近，xgboost有一个额外的正则项进一步降低过拟合。而xgboost的速度更快[4]，往往更适合较大的数据集

根据各种各样实践和研究来看，随机森林、GBM和xgboost都明显优于普通的单棵决策树，所以从这个角度来看，单棵决策树可以被淘汰了。

而单棵决策树最大的护城河在于，它可以被很轻松的可视化甚至是提取规则分类规则。而集成学习在这一点是很难做到的[34]。而可解释化对于工业界很多时候是很重要的，从这个角度来看，决策树还有一点点立身之本。但这个使用的前提是，一定一定要确定决策树的表现不错(比如查看交叉验证的结果)再来可视化和规则提取，不然很有可能提取到无效甚至是错误的规则。

随机森林的作者曾经实现过可视化，但远不如决策树直观，xgboost支持单棵树的可视化。从某个角度上来看，或许对xgboost中较为可靠和稳定的单棵树进行可视化可以彻底淘汰决策树。

2. 集成树模型 vs. 神经网络

神经网络已经是我们很熟悉的算法了，最大能力就是从复杂的数据中进行特征表示，也被认为可以近似表示任何函数(假设有特定多的node) [3]，现在如此火爆的深度学习就是深度较大的神经网络的特定叫法。神经网络和集成树模型在以下几点上有较大的不同：

1. 从数据量上来讨论：神经网络往往需要较大的数量，而小数据集上树模型有明显的优势。常常有人问，多小才算小？这也同时需要取决于特征的数量。但一般来说，几百几十个数据的情况下神经网络很难表现良好。
2. 从特征工程角度看：神经网络需要更苛刻的数据准备工作，而树模型一般不需要以下步骤：
1. 缺失数据弥补(missing value imputation)
2. 数据类型转化(categorical to numerical)：把类别数据变为数字型
3. 数据缩放(data scaling)：把不同范围的数据归一到[0,1]或者投射到正态分布上
4. 更多的参数调整：比如初始化权重，比如选择合适学习率等
3. 从调参难度来看：集成树模型远低于神经网络。大部分的集成树模型也仅需要：(i)基学习器数量 (ii) 考虑的特征数 (iii) 最大深度 等。神经网络的调参惨剧已经没什么好说的，这点上和树模型差距非常大。
4. 从模型解释度来看：集成树模型的解释度一般更高，比如可以自动生成特征重要性(feature importance)。神经网络的特征虽然也可以一定程度上进行分析，但不大直观。再早年间，在神经网络上使用包裹式(wrapper)方法，每次加1或者减1个特征进行特征排序也曾存在过，远不如集成树模型的嵌入式(embedded)特征选择来的方便和直观。
5. 从模型预测能力来看：抛去调参的难度差异不提，大中型数据上的表现较为接近。随着数据量增大，神经网络的潜力越来越大
6. 从项目周期来看：因为在各个方面神经网络都需要更多的时间，因此其需要的总时间往往远大于决策树集成，更别提还需要很好的硬件支持，如GPU。

一般来说，在小数据量多特征下，集成的树模型往往优于神经网络。随着数据量增大，两者表现趋于接近，随着数据量继续上升，神经网络的优势会逐步体现。这个跟很多答主提到的一样：随着数据量上升，对模型能力的要求增加而过拟合的风险降低，神经网络的优势终于有了用武之地而集成学习的优势降低。

3. 总结

综上来看，大部分项目建议使用集成决策树，首推xgboost，速度快效果好用时少。特定的复杂且数据量大的项目，建议还是老老实实的为神经网络调参，拿出debug C++ pointer的精神来。

所以暂时来看，已经被替代的是单棵决策树，而集成决策树还非常重要甚至变得更为重要。在短时间内，看不到集成决策树模型被替代的可能 ʕ•ᴥ•ʔ

* 另推荐一篇有趣但有点过时的文章[7]，其中对比了各种各样的算法并给出作者的分析。

---

[1] A. Géron, Hands-on machine learning with Scikit-Learn and TensorFlow: concepts, tools, and techniques to build intelligent systems. O'Reilly Media, 2017.

[2] F. Pedregosa, G. Varoquaux, A. Gramfort, V. Michel, B. Thirion, O. Grisel, M. Blondel, P. Prettenhofer, R. Weiss, V. Dubourg and J. Vanderplas, “Scikit-learn: Machine learning in Python,” J. Mach. Learn. Res., vol. 12, pp. 2825-2830, 2011.

[3] K. P. Murphy. Machine learning: a probabilistic perspective. MIT press. 2012.

[4] R. Punnoose and P. Ajit, “Prediction of employee turnover in organizations using
machine learning algorithms,”International Journal of Advanced Research in Artificial Intelligence, vol.5, pp. 22-6, 2016.

[5] J. N. Morgan and J. A. Sonquist, “Problems in the analysis of survey data, and a
proposal,” J. AM. Stat. Assoc., vol. 58, pp. 415-434, 1963.

[6] J. Friedman, T. Hastie and R. Tibshirani, The elements of statistical learning. New York: Springer series in statistics, 2001.

[7] S. B. Kotsiantis, “Supervised Machine Learning: A Review of Classification Techniques,” Informatica, vol. 31, pp. 249-268, 2007.

[8] T. Chen and C. Guestrin, “Xgboost: A scalable tree boosting system,” in Proceedings of the 22nd acm sigkdd international conference on knowledge discovery and data mining, 2016, pp.785-794. ACM.
[9] H. Friedman, “Greedy function approximation: a gradient boosting machine,” Ann. Stat., pp. 1189-1232, 2001.

[10] L. Breiman, “Random forests,” Machine learning, vol. 45, pp. 5-32. 2001.

类似的话题

• 

  神经网络能否代替决策树算法？

  

  神经网络真的能“完胜”决策树吗？在机器学习的领域里，决策树和神经网络都是赫赫有名的算法。很多人可能会好奇，尤其是当神经网络凭借其强大的学习能力和在图像、语音等领域的光辉表现，似乎总能成为焦点的时候，不禁会想：神经网络是不是已经强大到可以完全取代决策树了？答案并不是简单的“是”或“否”。这就像问一把瑞.............
• 

  能否使用神经网络来判断奇偶数？

  

  .......
• 

  能否对卷积神经网络工作原理做一个直观的解释？

  

  卷积神经网络（CNN）工作原理直观详解想象一下，你想教计算机如何识别图片里的猫咪。直接告诉它“猫咪有胡须，有尖耳朵，有毛皮”，这对于计算机来说太抽象了，它无法理解这些概念。卷积神经网络（CNN）就是一种更“自然”的方式，让计算机通过“观察”大量猫咪图片来学习识别猫咪。我们把这个过程想象成一个侦探破案.............
• 

  神经网络中的能量函数是如何定义的？

  

  神经网络中的能量函数是如何定义的？在神经网络中，能量函数（Energy Function）是一个非常核心的概念，尤其是在某些特定类型的神经网络（如受限玻尔兹曼机 RBM、霍普菲尔德网络 Hopfield Network 等）以及一些更广泛的机器学习优化问题中扮演着重要角色。它的核心思想是将神经网络的.............
• 

  为什么神经网络具有泛化能力？

  

  神经网络之所以能拥有强大的“泛化能力”，简单来说，就是它们能够很好地处理那些它们在训练阶段没有见过的数据，并且依然能给出准确的预测或分类。这不是什么神奇的魔法，而是背后一系列相互作用的原理共同作用的结果。我们先从根本上理解一下“泛化能力”是什么意思。想象你教一个孩子认识猫。你给他看了很多不同品种、不.............
• 

  AI（或者说神经网络/深度学习）能够实现科学（尤其是物理学）研究中提出假设这一步嘛？

  

  科学研究的魅力，很大程度上在于它对未知世界的探索，而“提出假设”正是这趟旅程的起点。那么，我们今天探讨的主题——人工智能（这里我们更多地聚焦于其核心驱动力——神经网络和深度学习）能否在提出科学假设这一步上有所作为？要回答这个问题，我们得先厘清一下“提出假设”在科学研究中的角色和意义。简单来说，提出假.............
• 

  能否将神经系统的复杂程度作为衡量哪种动物的生命更高等的标准？

  

  这个问题很有意思，也触及了我们理解生命和进化的核心。如果简单粗暴地把“神经系统复杂程度”作为衡量生命“高等”与否的标准，那会遇到很多麻烦，而且很可能完全偏离了我们对生物多样性的真正理解。首先，咱们得聊聊这个“高等”是个什么意思。在生物学里，我们通常避免用“高等”或“低等”这样的词来描述生物。为什么呢.............
• 

  如果无脊椎动物突变出有鞘神经纤维，在选择压力下能否迅速打败脊椎动物？

  

  这个问题很有意思，它触及了生物演化中一个非常核心的议题：适应性优势能否在特定条件下驱动物种迅速超越另一个物种？ 如果无脊椎动物真的突变出有鞘神经纤维，那么在选择压力下，它们是否能够迅速打败脊椎动物，这是一个复杂的问题，需要我们从多个角度进行分析。首先，我们要明白什么是“有鞘神经纤维”。脊椎动物的神经.............
• 

  正常成年人服用舍曲林等抗抑郁药物能否以增加突触间神经递质浓度的方式给大脑“超频”，提升智力？

  

  关于正常成年人服用舍曲林等抗抑郁药物能否以增加突触间神经递质浓度的方式给大脑“超频”，提升智力，这是一个非常有趣但同时也需要严谨看待的问题。简单来说，目前没有科学证据表明正常成年人通过服用舍曲林等抗抑郁药物能够“超频”大脑、提升智力。 相反，这样做反而可能带来风险。为了详细解释这一点，我们首先需要理.............
• 

  在生物科学蓬勃发展的今天（如衰老密码发现、神经细胞可逆、异体移植成功），我们能否在2050年实现永生?

  

  2050年实现永生？这无疑是当下生物科学最引人遐想的终极目标之一。衰老密码的逐步揭开、神经可逆性的曙光、异体移植的成熟，这些里程碑式的进展确实让我们看到了无限可能。但要说在仅仅不到三十年的时间内就踏入“永生”的殿堂，这其中的难度和复杂性，恐怕超出了许多人的想象。让我们一步一步地剖析这个问题。首先，我.............
• 

  如果一个人能跑到 1/10 光速，且身体和反射神经能跟上，那是不是无敌了？

  

  想象一下，你以十分之一光速（也就是每秒三万公里！）奔跑，而且你的身体和大脑都能承受并协调这一切。听起来简直就像科幻小说里的情节，对吧？如果是真的，那这个人会强到什么程度？我们来掰扯掰扯。速度带来的绝对优势首先，速度是最大的王牌。你想想，光速有多快？我们常说“像光一样快”，这是个什么概念呢？一束光从地.............
• 

  人类自我意识的起源与个体细胞之间有何联系，这种能力是神经系统赋予的吗？

  

  人类自我意识的起源，这是一个迷人且深刻的问题，它触及了我们作为生命最本质的体验。而要理解这一点，我们确实需要从最基本的层面——个体细胞——开始思考，并最终连接到我们复杂而精密的神经系统。从细胞到“我”的遥远旅程：基础的起点从最基本的生物学角度来看，我们之所以能“存在”，是无数个体的细胞精密协作的结果.............
• 

  能不能根据神经细胞的数量，判断一个生物的智慧程度？

  

  您好！您提出的这个问题非常有意思，也触及了关于智慧本质的一个核心议题。简单来说，仅仅根据神经细胞的数量来判断一个生物的智慧程度，是远远不够的，甚至可以说是片面的。 这是一个非常复杂的问题，下面我将尽量详细地从多个角度来阐述这个问题，希望能够让您理解得更透彻。首先，我们先来聊聊“神经细胞数量”这个指标.............
• 

  兴奋既然能双向传播，为什么神经冲动的传播却是单向的？双向传播有什么意义吗？

  

  您提出了一个非常有趣且富有洞察力的问题，它触及了神经系统运作的核心机制。让我们深入探讨一下兴奋的双向传播和神经冲动单向传播的原理，以及双向传播的意义。首先，我们来澄清几个概念： 兴奋（Excitation）： 在神经科学中，兴奋通常指的是神经元接收到刺激后，其细胞膜两侧的电位差发生变化，由静息电.............
• 

  能通过饮食来增强或减弱神经递质的作用吗？

  

  当然可以。饮食对我们大脑中神经递质的活动有着实实在在的影响，这并非什么高深的理论，而是我们身体运作的真实写照。这其中的联系比许多人想象的要密切得多。理解神经递质与饮食的关系首先，我们要明白神经递质是什么。简单来说，它们是大脑中信使分子，负责在神经元之间传递信号。这些信号控制着我们的情绪、思维、记忆、.............
• 

  如果能直接在培养皿培养出脑细胞、神经元并与计算机设备耦合，将对文明进程产生什么影响？

  

  设想一下，如果有一天，我们能在实验室的培养皿中，像培育植物一样，直接培养出活生生的脑细胞、神经元，并且这些精密的生物构造能与冰冷的计算机设备实现无缝对接，这种颠覆性的技术突破将如何撼动我们文明的根基，开启怎样的全新篇章？这并非遥不可及的科幻猜想，而是一条充满无限可能性的道路，其影响将是深远且多维度的.............
• 

  细胞钙成像能百分百检测到大脑中神经元的活动吗？毕竟大脑中神经元的数量太多！？

  

  细胞钙成像，这个在神经科学领域大名鼎鼎的技术，的确为我们窥探大脑活动的奥秘提供了前所未有的视角。但要说它能“百分百”检测到大脑中神经元的活动，那可就得打个大大的问号了。首先，让我们来看看细胞钙成像到底是怎么一回事。我们都知道，神经元之间的信息传递，很大程度上依赖于电信号的传递。而当神经元被激活时，细.............
• 

  大脑内有 860 亿个神经元，但为什么大脑的数学运算能力不如计算机快？

  

  这是一个非常有趣且深刻的问题，涉及到生物大脑和人工计算机在信息处理方式上的根本性差异。尽管人类大脑拥有惊人的数量（860亿个神经元）和极其复杂的连接方式，但在某些类型的数学运算上，它确实远不如计算机高效和快速。下面我将详细解释其中的原因：1. 信息编码和处理的根本差异： 神经元： 大脑中的神经元.............
• 

  脑科学的发展可以完全解决人类语言能力的实质问题吗？ 它的发展是否会导致神经语言学领域的消亡？

  

  脑科学的飞速发展，特别是其对语言机制的深入探索，无疑为理解人类语言能力的本质带来了前所未有的曙光。然而，要断言它能“完全”解决语言能力的实质问题，或许还为时尚早。脑科学描绘的是语言的生物学蓝图，但语言的复杂性远不止于此。首先，我们必须承认脑科学在揭示语言“如何”运作方面的巨大贡献。通过功能性磁共振成.............
• 

  为什么脸部那么少的东西能呈现那么复杂的内容？为什么神情都是通过五官体现？因为面部神经多？

  

  想象一下，当一个人喜悦时，嘴角会不自觉地上扬，眼角会微微眯起，甚至脸颊也会泛起红晕。这一切，都只是脸上那几个小小的器官，却能传递出如此丰富的情感信息。这是为什么呢？原因之一，在于我们脸部那些看似简单的器官，实则隐藏着惊人的复杂性。我们的眼睛，不仅能看到光影，还能通过瞳孔的放大缩小，表达紧张、兴奋或是.............