推荐收藏 | 决策树、随机森林、bagging、boosting、Adaboost、GBDT、XGBoost总结
作者：ChrisCao https://zhuanlan.zhihu.com/p/75468124 一. 决策树 决策树是一个有监督分类模型，本质是选择一个最大信息增益的特征值进行分割，直到达到结束条件或叶子节点纯度达到阈值。 下图是决策树的一个示例图： 根据分割指标和分割方法，可分为： ID3、C4.5、CART算法。 1.ID3算法：以信息增益为准则来选择最优划分属性 信息增益的计算是基于信息
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