隨機森林，xgboost, gbdt
決策樹 決策樹生成包含三個步驟: 特徵選擇 ——> 決策樹生成——> 決策樹修剪: 特徵選擇：理解: 根據某些規則選取使決策樹性能最好的特徵 1.1 信息熵 1.2 信息增益（缺點：偏向於選取值較多的特徵） 1.3 信息增益比（基於信息增益的改進，克服了了上述信息增益的缺點） 決策樹生成： 2.1 ID3:在各個節點應用信息增益準測選擇特徵，遞歸構建決策樹 2.2 C4.5:在ID3的基
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