决策树、Bagging、随机森林、Boosting、Adaboost、GBDT、XGBoost
决策树（Descision Tree） 决策树介绍 决策树基于“树”结构进行决策： - 每个“内部节点”对应于某个属性上的测试 - 每个分枝对应于该测试的一种可能结果（即属性的某个取值） - 每个叶节点对应于一个“预测结果” 决策树学习的三个步骤 特征选择 决策树的生成 决策树的修剪 特征选择是决定用哪个特征来划分特征空间； 特征选择的准则：信息增益或信息增益比 案例:预测小明今天出门打不打球 信
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