机器学习-决策树&集成学习

Python机器学习大满贯系列第3季——决策树&集成学习

决策树和集成学习是机器学习中常用的模型和算法。决策树是一种基于树状结构的分类和回归模型，通过一系列的

判断条件来进行决策。它直观、易于理解，并且适用于各种数据类型。集成学习是一种将多个弱学习器组合成强学

习器的技术，常见的方法包括随机森林和梯度提升树。集成学习可以通过减少过拟合、提高泛化能力来改善模型性

能。决策树适用于具有明确特征和判断条件的问题，而集成学习适用于大规模数据集和复杂问题。通过学习这些模

型和算法，可以更好地应用机器学习解决实际问题。