想象你在学校里玩一个猜谜游戏。你想要通过一系列问题来猜出一位历史人物。这就像是使用决策树来解决问题。 首先，你可能问这位历史人物是男性还是女性。如果他是男性，你会问他是不是在过去的100年里活过。如果是，你可能会问他是否是一位政治领袖，以此类推，直到你猜出了正确的人物。 现在，让我们比较一下使用神经网络。这就像是你的朋友给了你一堆历史人物的照片，然后告诉你他们的名字。你开始观察这些照片，注意到某些人的眼睛颜色、头发类型和其他特征。通过观察这些特征，你开始建立起对不同人物的认知，并且能够在看到新照片时做出预测，猜出人物是谁。 所以，决策树是一种逐步提出问题并根据答案做出决策的方法，而神经网络则是通过观察大量数据并学习数据之间的模式来做出预测的方法。