決策樹、Bagging、隨機森林、Boosting、AdaBoost、GBDT、XGBoost
一、決策樹 1、決策樹的優勢和缺點html 優勢：node 決策樹算法中學習簡單的決策規則創建決策樹模型的過程很是容易理解， 決策樹模型能夠可視化，很是直觀 應用範圍廣，可用於分類和迴歸，並且很是容易作多類別的分類 可以處理數值型和連續的樣本特徵 缺點：git 很容易在訓練數據中生成複雜的樹結構，形成過擬合（overfitting）。剪枝能夠緩解過擬合的負做用，經常使用方法是
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