基础树模型
0. 引言 基础的树模型主要包含： 决策树（Decision Tree） 随机森林（Random Forest） 梯度提升树（Gradient Boosting Trees） 1. 决策树（Decision Tree） 1.1 算法原理 决策树是一种树形结构的分类和回归模型，通过对数据特征进行条件判断，将数据划分成不同的区域。树的每个节点代表一个特征的判断条件，叶子节点代表最终的类别或预测值。 ...
0. 引言 基础的树模型主要包含： 决策树（Decision Tree） 随机森林（Random Forest） 梯度提升树（Gradient Boosting Trees） 1. 决策树（Decision Tree） 1.1 算法原理 决策树是一种树形结构的分类和回归模型，通过对数据特征进行条件判断，将数据划分成不同的区域。树的每个节点代表一个特征的判断条件，叶子节点代表最终的类别或预测值。 ...