簡述決策樹，隨機森林和XGBOOST之間的原理

本文主要講解：決策樹，隨機森林和xgboost，附帶講解Adaboost和GBDT 1.決策樹 這些算法都依賴於決策樹或者決策樹的各種魔改版，所以決策樹是一定要掌握清楚的。決策樹是一種常見的機器學習算法，決策樹的目的是構造一種模型，使之能夠從樣本數據的特徵屬性中，通過學習簡單的決策規則——IF THEN規則，從而預測目標變量的值。以西瓜的例子來說，給定類似色澤，根蒂以及敲聲等特徵，怎麼判斷一個西瓜

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