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#决策树
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- Ch04 机器学习
决策树 (Decision Tree)
决策树 (Decision Tree) 是机器学习中最基础、最直观的模型之一。它的核心思想非常简单：通过一系列 if-then 规则将数据不断划分，最终做出预测。决策树既可以用于分类 (Classification Tree) 也可以用于回归 (Regression Tree,
约 4 分钟1,261 字 - Ch04 机器学习
概念-随机森林
随机森林（Random Forest）是多棵决策树的 Bagging 集成：每棵树用随机抽样的样本和随机选择的特征训练，最终通过投票（分类）或平均（回归）输出结果。它是快速获得可靠 baseline 的首选算法，也是工业界最常用的可解释性模型之一。
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