机器学习基础知识点②：决策树、随机森林、GBDT与xgboost
ID3、C4.5、CART、随机森林、bagging、boosting、Adaboost、GBDT、xgboost算法总结 1、决策树 首先，决策树是一个有监督的分类模型，其本质是选择一个能带来最大信息增益的特征值进行树的分割，直到到达结束条件或者叶子结点纯度到达一定阈值。按照分割指标和分割方法，决策树的经典模型可以分为ID3、C4.5以及CART （1）ID3：以信息增益为准则来选择最优划分属性
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