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隨機森林,xgboost, gbdt
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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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