决策树、Bagging、随机森林、Boosting、AdaBoost、GBDT、XGBoost
1、决策树 一、决策树的优点和缺点 优点： 决策树算法中学习简单的决策规则建立决策树模型的过程非常容易理解， 决策树模型可以可视化，非常直观 应用范围广，可用于分类和回归，而且非常容易做多类别的分类 能够处理数值型和连续的样本特征 缺点： 很容易在训练数据中生成复杂的树结构，造成过拟合（overfitting）。剪枝可以缓解过拟合的负作用，常用方法是限制树的高度、叶子节点中的
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