机器学习（三）：决策树，随机森林

树形模型是机器学习中最为常用的模型之一，其同KNN算法一样，也是弱假设型模型。而树形模型里面的决策树是bagging、随机森林以及boosting的基础，因此想要了解随机森林，首先要了解决策树： 决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。常见的决策树算法有C4.5、ID3和CART。 而一个树形模型经常包含以下定义： 根节点：最顶

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