Bagging,Random Forests以及Boosting
前面讲到，决策树（决策树（Decision Tree））可以用来解决分类或回归问题，它们统称为分类回归树（Classification and Regression Tree,CART）。并且，分类回归树有一个显著的缺点，那就是对噪音十分敏感，稍微改变数据，树的形状很有可能发生较大的改变。 为了防止分类回归树陷入过拟合，我们有一系列改善措施来提高树的性能，常见的有Bagging和Random Fo
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