随机森林分类器学习
算法，比如adaboost分类，adaboost回归，袋装分类器，袋装回归器，梯度提升分类，梯度提升回归，随机森林分类 ...
原文：用随机森林分类器和GBDT进行特征筛选
一 决策树 类型 节点特征选择的算法原理 优缺点 随机森林算法产生的背景 分类树和回归树 由目标变量是离散的还是连续的来决定的 目标变量是离散的，选择分类树 反之 目标变量是连续的，但自变量可以是分类的或数值的 ，选择回归树 树的类型不同，节点分裂的算法和预测的算法也不一样 分类树会使用基于信息熵或者gini指数的算法来划分节点，然后用每个节点的类别情况投票决定预测样本的分类 回归树会使用最大均方 ...
2018-04-12 09:29 0 10295 推荐指数：
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