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第7讲

决策树与集成学习

DecisionTreeand

EnsembleLearning决策树算法：ID3和C4.5分类和回归树：CARTBagging和随机森林提升、AdaBoost和提升树课本第7、8章合在一起讲授

1.决策树决策树（decisiontree）是一种分层的决策结构，可用于分类和回归；决策树对于特征向量各分量混合属性的情形，尤其有效决策树模型具有树型结构，学习过程中由样本集形成一棵可做分层判决的树；推断（预测）时，对于一个新的特征向量，从树的根结点起分层判决，达到可给出最后结果的叶结点，完成一次推断；决策树推断速度快，可解释性强，是一种应用非常广泛的算法；以决策