基本信息

---

下载

文档摘要

---

决策树与随机森林解析LOGO原理应用与实战案例精讲汇报人:

目录CONTENTS决策树基础概念01决策树构建方法02随机森林概述03随机森林构建04算法对比分析05实际应用案例06总结与展望07

决策树基础概念01

定义与原策树的基本概念决策树是一种树形结构的分类模型，通过递归划分数据集构建分支，每个节点代表一个特征测试，叶节点对应分类结果。信息增益与划分标准决策树使用信息增益或基尼系数等指标选择最优划分特征，目标是最大化子集的纯度，提升分类准确性。随机森林的核心思想随机森林通过集成多棵决策树提升泛化能力，每棵树基于随机样本和特征训练，最终投票决定预测结果。随机性与多样性