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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…

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。也可以加我的微博: leftnoteasy 前言： 决策树这种算法有着很多良好的特性&…

1.背景 接着上一节说，没看到请先看一下上一节关于数据集的划分数据集划分。现在我们得到了每个特征值得信息熵增益，我们按照信息熵增益的从大到校的顺序，安排排列为二叉树的节点。数据集和二叉树的图见下。 （二叉树的图是用python的matplotlib库画出来的） 数据集：

机器学习中的算法(1)-决策树模型组合之随机森林与GBDT 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。也可以加我的微…

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