决策树和基于决策树的集成方法（DT,RF,GBDT,XGB）复习总结
摘要： 1.算法概述 2.算法推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 内容： 1.算法概述 1.1 决策树（DT）是一种基本的分类和回归方法。在分类问题中它可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件 ...
原文：浅谈决策树，RF和GBDT
以下内容仅为自己梳理知识，是许多人博客看后和思考的结晶，无故意抄袭，也记不清都看了哪些大神的博客。。。大家看见切勿怪罪 决策树： 决策树可分为分类树和回归树. ID ，C 是经典的分类模型，可二分类，多分类。它是通过挑选对整体区分度较大的属性，朝着混乱程度减小的方向，迭代建立的过程。使得最终也节点中的样本大体上属于同一类。本质上试讲空间分成叶子节点个互不相交的子空间，标明每个空间的属性，达到分类模 ...
2016-08-22 22:18 0 1975 推荐指数：
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参考资料(要是对于本文的理解不够透彻，必须将以下博客认知阅读)： 1. https://zhuanlan.zhihu.com/p/86263786 2.https://blog.csdn.net/ ...
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