决策树是一种有监督的机器学习算法，可以实现分类和回归任务，通常对数据有比较好的拟合效果。

如果您可以回顾几年前的AI并将其与现在的AI进行比较，您会惊讶地发现AI的发展速度随着时间的增长呈指数级增长。

这周因为一些原因需要整理一些风控建模的知识点，顺便在这里整理一下，一起来回顾回顾。

今天是机器学习专题的第26篇文章，我们一起聊聊另外一个集成学习模型，它就是大名鼎鼎的随机森林。

在数学推导+纯Python实现机器学习算法4：决策树之ID3算法中笔者已经对决策树的基本原理进行了大概的论述。本节将在上一讲的基础上继续对另一种决策树算法CART进行讲解。...

作为机器学习中的一大类模型，树模型一直以来都颇受学界和业界的重视。目前无论是各大比赛各种大杀器的XGBoost、lightgbm还是像随机森林、Adaboost等典型集成学习模型，都是以决策树模型为基础的。传统的经典决策树算法...

作者：Ji Feng、Yi-Xuan Xu、Yuan Jiang、Zhi-Hua Zhou

决策树是机器学习中一种非常常见的分类与回归方法，可以认为是if-else结构的规则。分类决策树是由节点和有向边组成的树形结构，节点表示特征或者属性， 而边表示的是属性值，边指向的叶节点为对应的分类。在对样本的分类过程...

链接 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/51206123

所谓的回归树模型其实就是用树形模型来解决回归问题，树模型当中最经典的自然还是决策树模型，它也是几乎所有树模型的基础。虽然基本结构都是使用决策树，但是根据预测方法的不同也可以分为两种。第一种，树上的叶子节点就对...