处理交通事故数据时，两种AI方法常被拿来对比。决策树像流程图，把"车速>80km/h""雨天"等条件逐层分叉，最终落到某个事故类型节点。它的好处是透明——你能打开盒子看推理路径。
神经网络则走另一条路。多层神经元把输入特征揉成高维表示，输出预测。黑箱问题确实存在，但它在捕捉复杂非线性关系上往往更狠。
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实际选哪个？看你要什么。要可解释性给交警做报告，决策树更稳妥；要预测准确率刷榜，神经网络通常是默认选项。也有折中做法：用神经网络提特征，再喂给决策树做最终分类。
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数据质量比模型选择更致命。特征工程、样本均衡、缺失值处理——这些脏活累活决定了天花板在哪。
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