通俗易懂--決策樹算法、隨機森林算法講解(算法+案例)

標題 1.決策樹 1.1從LR到決策樹 優勢 缺點 決策樹的優勢 1.2「樹」的成長過程 這顆「樹」長到何時停 1.3「樹」怎麼長 信息增益 1.3.1ID3算法 1.3.2C4.5 1.3.3CART算法 舉個例子 1.3.4三種不一樣的決策樹 1.4隨機森林(Random Forest) Bagging思想 隨機森林 優勢： 缺點： 1.5Python代碼 尋覓互聯網，少有機器學習通俗易懂之算

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