human: 随机森林和决策树的主要区别是什么？
 bot: 决策树是一种基于树结构的分类和回归算法。它通过对输入数据进行逐步划分来构建一棵树，每个内部节点表示一个特征，每个叶子节点表示一个类别或一个数值。决策树的主要特点是易于理解和解释，能够处理离散和连续特征，并且对于缺失数据和噪声具有一定的容忍度。然而，决策树容易过拟合，特别是在处理复杂的问题和大量的特征时。为了解决这个问题，随机森林采用了集成学习的思想，通过组合多个决策树来提高预测性能。