【转载自：http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/03/07/random-forest-and-gbdt.html】 前言 决策树这种算法有着很多良好的特性，比如说训练时间复杂度较低，预测的过程比较快速，模型容易展示（容易将得到的决…

前言： 决策树这种算法有着很多良好的特性，比如说训练时间复杂度较低，预测的过程比较快速，模型容易展示（容易将得到的决策树做成图片展示出来）等。但是同时，单决策树又有一些不好的地方&#xff…

版权声明： 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用，但请注明出处，如果有问题，请联系wheeleastgmail.com 前言： 决策树这种算法有着很多良好的特性，比如…

前言： 决策树这种算法有着很多良好的特性，比如说训练时间复杂度较低，预测的过程比较快速，模型容易展示（容易将得到的决策树做成图片展示出来）等。但是同时，单决策树又有一些不好的地方&#xff…

决策树模型组合之（在线）随机森林与GBDT 前言： 决策树这种算法有着很多良好的特性，比如说训练时间复杂度较低，预测的过程比较快速，模型容易展示（容易将得到的决策树做成图片展示出来）…

前言 决策树这种算法有着很多良好的特性，比如说训练时间复杂度较低，预测的过程比较快速，模型容易展示（容易将得到的决策树做成图片展示出来）等。但是同时，单决策树又有一些不好的地方，比如说容易…

决策树（decision tree）是机器学习中最常见的方法之一，本文主要对决策树的定义，生成与修剪以及经典的决策树生成算法进行简要介绍。目录如下 一、什么是决策树 二、决策树的生成 三、决策树的修剪 四、一些经典的决策树生成算法…

前言： 决策树这种算法有着很多良好的特性，比如说训练时间复杂度较低，预测的过程比较快速，模型容易展示(容易将得到的决策树做成图片展示出来)等。但是同时，单决策树又有一些不好的地方，比如说容易over-fitt…