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机器学习——决策树和随机森林
决策树:从根节点开始一步步走到叶子节点(决策),所有的数据最终都会落到叶子节点,既可以做分类也可以做回归决策树思想,实际上就是寻找最纯净的划分方法,这个最纯净在数学上叫纯度,纯度通俗点理解就是目标变量要分得足够开(y=1的和y=0的混到一起就会不纯)。另一种理解是分类误差率的一种衡量。实际决策树算法往往用到的是,纯度的另一面也即不纯度,下面是不纯度的公式。不纯度的选取有多种方法,每种方法也...
到底了







