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最常用的決策樹算法(二)Random Forest、Adaboost、GBDT 算法
時間 2021-01-16
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決策樹是一個非常常見並且優秀的機器學習算法,它易於理解、可解釋性強,其可作爲分類算法,也可用於迴歸模型。本文將分三篇介紹決策樹,第一篇介紹基本樹(包括 ID3、C4.5、CART),第二篇介紹 Random Forest、Adaboost、GBDT,第三篇介紹 Xgboost 和 LightGBM。 第二篇: Random Forest、Adaboost、GBDT 本文主要介紹基於集成學習的決策樹
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