《Python機器學習基礎教程》學習筆記(7) 隨機森林與梯度提升迴歸樹

集成（ensemble）是合併多個機器學習模型來構造性能更優的模型的方法。決策樹集成即是以決策樹爲基礎的模型，主要有隨機森林（random forest）與梯度提升迴歸樹（gradient boosted decision tree, GBDT）。 隨機森林 隨機森林本質上是許多以不同方式過擬合的決策樹的集合，我們可以對這些互不相同的樹的結果取平均值來降低過擬合，這樣既能減少過擬合又能保持樹的預測

>>阅读原文<<