ID3、C4.5、CART、random forest、bagging、boosting、Adaboost、GBDT、xgboost模型總結
以下內容來自本人知乎專欄發佈內容，轉載請標註出處！知乎鏈接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/34534004 一、決策樹 首先，決策樹是一個有監督的分類模型，其本質是選擇一個能帶來最大信息增益的特徵值進行樹的分割，直到到達結束條件或者葉子結點純度到達一定閾值。下圖是決策樹的一個簡單例子 按照分割指標和分割方法，決策樹的經典模型可以分爲ID3、C4.5以及CART （1）、
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