(五)机器学习---决策树和随机森林

在分类问题中还有一个常用算法:就是决策树。本文将会对决策树和随机森林进行介绍。


目录

一.决策树的基本原理

(1)决策树

(2)决策树的构建过程

(3)决策树特征选择

(4)信息论有关概念

(5)决策树常用算法比较

(6)决策树的剪枝

(6)小结

二.基于Scikit-learn实现决策树

(1)Python支持的决策树实现

(2)用决策树回归

(3)小结

三.集成学习与随机森林

(1)集成学习

(2)装袋法

(3)随机森林

(4)AdaBoosting

(5)梯度提升决策树GBDT

(6)小结

四.基于Scikit-learn实现集成学习

(1)案例介绍

(2)装袋法BaggingClassified类

(3)随机森林RandomForestClassified类

[(4)AdaBoosting算法 AdaBoostClassifier类](#(4)AdaBoosting算法 AdaBoostClassifier类)

(5)小结


一.决策树的基本原理

(1)决策树

(2)决策树的构建过程

(3)决策树特征选择

(4)信息论有关概念

(5)决策树常用算法比较

(6)决策树的剪枝

(6)小结


二.基于Scikit-learn实现决策树

(1)Python支持的决策树实现

(2)用决策树回归

(3)小结

三.集成学习与随机森林

(1)集成学习

(2)装袋法

(3)随机森林

(4)AdaBoosting

(5)梯度提升决策树GBDT

(6)小结

四.基于Scikit-learn实现集成学习

(1)案例介绍

(2)装袋法BaggingClassified类

(3)随机森林RandomForestClassified类

(4)AdaBoosting算法 AdaBoostClassifier类

(5)小结基于Scikit-learn实现集成学习

基于Scikit-learn实现决策树基于Scikit-learn实现决策树

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