樹模型-決策樹

樹模型 1、決策樹 ID3，C4.5，CART 2、隨機森林RF 3、Adaboost 4、GBDT 5、XGboost 6、孤立森林（異常檢測） 一、決策樹 決策樹是一種基本的分類和迴歸方法，用於分類主要藉助每一個葉子節點對應一種屬性判定，通過不斷的判定導出最終的決策；用於迴歸則是用均值函數進行多次二分，用子樹中數據的均值進行迴歸。決策樹算法中，主要的步驟有：特徵選擇，建樹，剪枝。下面對三種典型

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