rpart包在R语言中用于构建和分析决策树，支持递归分割、可视化和剪枝。它通过CART算法选择最优分割点，提供成本复杂度剪枝和交叉验证剪枝来减少过拟合，并有丰富的函数绘制和评估决策树。

梯度提升机（Gradient Boosting Machine，GBM）是一种集成学习技术，通过逐步添加弱预测模型（如决策树）以降低整体误差。它具备高准确率、灵活性和特征重要性分析的优点，但需注意计算资源消耗和过拟合风险。

rpart包在R语言中用于构建和分析决策树，支持递归分割、可视化和剪枝。它通过CART算法选择最优分割点，提供成本复杂度剪枝和交叉验证剪枝来减少过拟合，并有丰富的函数绘制和评估决策树。

随机森林是一种集成学习算法，由多个决策树组成，通过自助采样和特征选择降低过拟合风险。在Excel中使用randomForest包可简化数据加载、预处理、模型训练和预测过程。它提高了预测准确性和稳定性，易于理解和解释，适合处理高维复杂数据。

Excel在数据分析中应用广泛，线性回归与决策树各有优缺点。结合两者形成模型树，可精准预测与智能化决策。M5’ 5G模型树结合了线性回归和决策树的优点，具有更高的准确性和可靠性。研究总结了其构建步骤和应用案例，展望了未来发展方向及前景。