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簡述決策樹,隨機森林和XGBOOST之間的關係
時間 2020-05-12
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本文主要講解:決策樹,隨機森林和xgboost,附帶講解AdaBoost和GBDT算法 1.決策樹 這些算法都依賴於決策樹或者決策樹的各類魔改版,因此決策樹是必定要掌握清楚的。決策樹是一種常見的機器學習算法,決策樹的目的是構造一種模型,使之可以從樣本數據的特徵屬性中,經過學習簡單的決策規則——IF THEN規則,從而預測目標變量的值。以西瓜的例子來講,給定相似色澤,根蒂以及敲聲等特徵,怎麼判斷一個
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