第二篇：对CART,Gradient Boost，Xgboost，LightGBM的学习
1、衡量决策树（结果是离散的）划分纯度的方式（也就是划分指标是否对数据进行最恰当地划分）：信息增益（ID3）、信息增益率（C4.5）、基尼系数（CART）等等。 2、回归树的关键点、参数:（1）选取哪个feature分裂节点呢；（2）节点的预测值（总不能靠取平均值这么粗暴不讲道理的方式吧，好歹高级一点）。 3、确定分裂用的feature，how？最简单的是粗暴的枚举，选择loss function
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