本文是有关  基于树的  回归和分类方法的。用于分割预测变量空间的分割规则可以汇总在树中，因此通常称为  决策树  方法。

对比过kaggle比赛上面的top10的模型，除了深度学习以外的模型基本上都是集成学习的产物。集成学习可谓是上分大杀器，今天就跟大家分享在Kaggle或者阿里天池上面大杀四方的数据科学比赛利器---集成学习。...

决策树算法不像前面介绍的SVM那样，散发着浓厚的数学气味。这个算法还是比较接地气的。

如果你不理解这三个词语的解释，没关系，我们后面会用「全排列」和「N 皇后问题」这两个经典的回溯算法问题来帮你理解这些词语是什么意思，现在你先留着印象。...

随机森林中仍有两个未解之谜（对我来说）。随机森林采用的bagging思想中怎么得到的62.3% 以及 随机森林和bagging的方法是否有区别。

来源：Datawhale优秀回答者每日一问（决策树算法）1. 用自己的理解讲讲决策树算法？（必知必会）2.决策树如何防止过拟合？（面试真题）优秀汇总（逻辑回归算法）1. 逻辑回归和线性回归的...

在本文中，我们将以Scikit-learn的决策树和随机森林预测NBA获胜者。美国国家篮球协会（NBA）是北美主要的男子职业篮球联赛，被广泛认为是首屈一指的男子职业篮球联赛在世界上。它有30个团队（美国29个，加拿大1个）。...

本次分享是基于scikit-learn工具包的基本分类方法，包括常见的Logisitic Regression、支持向量机、决策树、随机森林以及K近邻方法KNN。本文在基于读者已经基本了解这些基本算法的原理以及推导的基础上，使用sklearn工具...

本章将介绍决策树，一种简单而灵活的算法。我们首先将给出决策树的非线性与基于区域的特征，然后对基于区域的损失函数进行定义与对比，最后给出这些方法的优缺点（进而引出集成方法）。...

所有的机器学习算法中，决策树应该是最友好的了。它呢，在整个运行机制上可以很容易地被翻译成人们能看懂的语言，也因此被归为“白盒模型”。