決策樹原理介紹

決策樹（decision tree）是一類常見的機器學習方法，目的是為了產生一棵泛化能力強，即處理未見示例能力強的決策樹。 決策樹的生成是一個遞歸的過程。在決策樹的基本算法中，有三種情況會導致遞歸返 ...

Spark機器學習(6)：決策樹算法

1. 決策樹基本知識 決策樹就是通過一系列規則對數據進行分類的一種算法，可以分為分類樹和回歸樹兩類，分類樹處理離散變量的，回歸樹是處理連續變量。 樣本一般都有很多個特征，有的特征對分類起很大的作用 ...

通俗理解GBDT和XGBoost (從決策樹Decision Tree開始，Step-by-Step手把手)【已完結】

開頭語：這一系列的筆記仍然致力於簡潔 + 盡量能說清楚怎么回事。為了理解GBDT和XGBoost，從最基礎的決策樹開始，一步一步，手把手深入到GBDT和XGBoost。 一段發自肺腑感謝的話：非常感 ...