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#决策树

共 2 篇

  1. 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
  2. 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。

    约 5 分钟1,492 字