ID3、C4.5、CART、random forest、bagging、boosting、Adaboost、GBDT、xgboost模型总结
以下内容来自本人知乎专栏发布内容，转载请标注出处！知乎链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/34534004 一、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。下图是决策树的一个简单例子 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）、
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