基本信息
文件名称：《量化金融原理与实践》课件 第10、11章 决策树及随机森林、神经网络.pdf
文件大小：34.62 MB
总页数：188 页
更新时间：2026-02-27
总字数：约7.84万字
文档摘要
第10章决策树及随机森林
通过对数据集进行递归分割，构建树状结构，每个内部节点表示一个属性或特征，每个叶子节点表示一个类别或回归值。随机森林是
一种集成学习方法，基于决策树构建组合模型，通过构建多个决策树并整合预测结果来进行决策。
章节概述
决策树与随机森林的定义应用领域
决策树（DecisionTree）：通过对数据集进行递归分割，?分类问题、回归问题、特征选择、异常检测
构建树状结构，每个内部节点表示一个属性或特征，每个叶?金融风控、市场营销
子节点