关于机器学习方面的集成算法，包括boosting和bagging，里面讲解详细，值得下载2019/4/27 总结: Bootstrap(白助法), Bagging, Boosting(提升)-简书 assiier 1 -9 Decition boundary Classifier 2 Decislon boundary 2 Classifier 3 o Decision boundary 3 ▲△▲ △6▲ Feature 1 Feature 1 Featur (∑ g Feature Ense

主要为大家详细介绍了python实现决策树、随机森林的简单原理，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

本文申明：此文为学习记录过程，中间多处引用大师讲义和内容。 一、概念 决策树（Decision Tree）是一种简单但是广泛使用的分类器。通过训练数据构建决策树，可以高效的对未知的数据进行分类。决策数有两大优点：1）决策树模型可以读性好，具有描述性，有助于人工分析；2）效率高，决策树只需要一次构建，反复使用，每一次预测的最大计算次数不超过决策树的深度。 看了一遍概念后，我们先从一个简单的案例开始，如下图我们样本： 对于上面的样本数据，根据不同特征值我们最后是选择是否约会，我们先自定义的一个决策