决策树和逻辑回归都是常用的监督学习算法，用于分类问题。它们有一些相似之处，但也有一些不同之处。
在选择决策树和逻辑回归时，需要根据具体的数据集和问题进行选择。如果数据集具有复杂的非线性关系，可以尝试使用决策树。如果数据集是二分类问题，并且特征之间的关系较为线性，可以选择逻辑回归。通常建议尝试多种模型，选择在验证集上表现最好的模型。
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