《Python机器学习基础教程》学习笔记(7) 随机森林与梯度提升回归树

集成（ensemble）是合并多个机器学习模型来构造性能更优的模型的方法。决策树集成即是以决策树为基础的模型，主要有随机森林（random forest）与梯度提升回归树（gradient boosted decision tree, GBDT）。 随机森林 随机森林本质上是许多以不同方式过拟合的决策树的集合，我们可以对这些互不相同的树的结果取平均值来降低过拟合，这样既能减少过拟合又能保持树的预测

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