在分類問題中還有一個常用算法：就是決策樹。本文將會對決策樹和隨機森林進行介紹。

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目錄

一.決策樹的基本原理

（1）決策樹

（2）決策樹的構建過程

（3）決策樹特征選擇

（4）信息論有關概念

（5）決策樹常用算法比較

（6）決策樹的剪枝

（6）小結

?二.基于Scikit-learn實現決策樹

（1）Python支持的決策樹實現

（2）用決策樹回歸

（3）小結

三.集成學習與隨機森林

（1）集成學習

（2）裝袋法

（3）隨機森林

（4）AdaBoosting?

（5）梯度提升決策樹GBDT

（6）小結

四.基于Scikit-learn實現集成學習

（1）案例介紹

（2）裝袋法BaggingClassified類

（3）隨機森林RandomForestClassified類

（4）AdaBoosting算法 AdaBoostClassifier類

（5）小結

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一.決策樹的基本原理

（1）決策樹

（2）決策樹的構建過程

（3）決策樹特征選擇

（4）信息論有關概念

（5）決策樹常用算法比較

（6）決策樹的剪枝

（6）小結

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?二.基于Scikit-learn實現決策樹

（1）Python支持的決策樹實現

?

（2）用決策樹回歸

（3）小結

三.集成學習與隨機森林

（1）集成學習

（2）裝袋法

（3）隨機森林

（4）AdaBoosting?

（5）梯度提升決策樹GBDT

（6）小結

四.基于Scikit-learn實現集成學習

（1）案例介紹

（2）裝袋法BaggingClassified類

（3）隨機森林RandomForestClassified類

（4）AdaBoosting算法 AdaBoostClassifier類

（5）小結基于Scikit-learn實現集成學習

基于Scikit-learn實現決策樹基于Scikit-learn實現決策樹