为什么决策树对完全相同的训练数据返回不同的解决方案

决策树对完全相同的训练数据返回不同的解决方案可能是由于以下几个原因：

1. 数据特征的顺序：决策树算法在构建决策树时，通常会根据数据特征的重要性进行排序。如果训练数据中存在多个特征具有相同的重要性，但顺序不同，那么决策树的构建过程中可能会选择不同的特征作为分裂节点，从而导致最终的决策树结构不同。
2. 数据样本的顺序：决策树算法在构建决策树时，通常会根据数据样本的顺序进行分裂。如果训练数据中存在多个样本具有相同的特征值，但顺序不同，那么决策树的构建过程中可能会选择不同的样本作为分裂节点，从而导致最终的决策树结构不同。
3. 随机性：某些决策树算法在构建决策树时引入了随机性，例如随机森林算法。在每次构建决策树时，随机森林算法会随机选择一部分特征子集和样本子集进行训练，因此即使使用相同的训练数据，也可能得到不同的解决方案。

总之，决策树对完全相同的训练数据返回不同的解决方案可能是由于数据特征的顺序、数据样本的顺序以及算法的随机性等因素的影响。