机器学习之决策树与随机森林模型

本文来自于作者汪毅雄,本文用容易理解的语言和例子来解释了决策树三种常见的算法及其优劣、随机森林的含义,相信能帮助初学者真正地理解相关知识。决策树,是机器学习中一种非常常见的分类方法,也可以说是所有算法中最直观也最好理解的算法。先举个最简单的例子:A:你去不去吃饭?B:你去我就去。“你去我就去”,这是典型的决策树思想。再举个例子:有人找我借钱(当然不太可能。。。),借还是不借?我会结合根据我自己有没有钱、我自己用不用钱、对方信用好不好这三个特征来决定我的答案。我们把转到更普遍一点的视角,对于一些有特征的数据,如果我们能够有这么一颗决策树,我们也就能非常容易地预测样本的结论。所以问题就转换成怎么求