机器学习中各种树模型总结

主要观点总结

文章总结了关于决策树、随机森林、GBDT和XGBoost等机器学习模型的知识，包括它们的原理、应用和优势。

关键观点总结

关键观点1: 决策树

是一种有监督分类模型，以信息增益为准则选择最优划分属性，分为ID3、C4.5和CART等算法。

关键观点2: 随机森林

是一个多决策树的组合分类器，通过构建多个决策树进行投票，具有处理过大或过小的数据集、处理多源异构数据的能力。

关键观点3: GBDT和XGBoost

都是以决策树为基学习器的集成学习算法。GBDT是迭代树，每一棵树学习的是之前所有树结论和的残差。XGBoost则通过二阶泰勒展开损失函数，并加入正则项控制模型复杂度，支持自定义代价函数，具有并行化处理、处理缺失值等特性。

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