【机器学习】决策树及Bagging, Random Forest和Boosting模型融合前言决策树（Decision Tree）模型融合总结

前言

一晃一个月没写博客了。懒癌又犯了TT。
之前提到过，写博客是为了记录实习中学到的点滴。博主在某家做travelling IT solution的公司实习。公司核心业务还是做Global Distribution System的。我们部门做的是收益系统。我们小组的工作就是模拟运行收益系统。寻找能够提高收益的最佳参数设定。于是产生一些数据。实习的任务就是寻找最优化的参数来提高收益。我把它当做一个回归问题来做。把不同的参数设置当做其中features，训练出模型，得到收益变化。通过这些变化反过来寻找收益最大时的参数，把这个参数当做最佳参数。说起来有点绕了，简单讲就是一个回归问题。然后尝试了不同的算法，效果都不是特别好。其中Random Forest Regression能得到最好的结果。既然实际中运用到基于决策树的算法了，那就反过来记录一下咯。反正现在代码正在跑着，一两个小时内没事做，就来码码字咯。

决策树（Decision Tree）

随便一搜就能搜出很多大牛们的博客介绍决策树的。决策树可以计算回归和分类的问题。直观简单容易理解。我偷一个斯坦福大学Statistical Learning PPT上的一个例子吧（图不好看，但是博主喜欢篮球）。这个例子讲的是预测篮球运动运收入的问题。那么怎么预测运动员们的收入呢？在训练数据集里我们有运动员的打球时间：years，运动员过去几年的进球数（hits， 不知道hits是不是进球数的意思），走步次数（walks，不知道啥意思，我就自以为是猜是走步）等。（不要骂我，英文水平渣） 我们可以把训练数据进行分割。如图所示，年龄小于4.5是第一个分割节点。把所有球员工作年龄小于4.5年的放到图的左边分支，大于等于4.5年的放到右边。一个点产生两个分支（我们也可以设置多个分支）。然后对于打球时间小于4.5年的和大于4.5年的接着问第二个问题进行分割。比如对于大于4.5年的运动员接着根据他们的进球数进行分割。以此递归类推。最后数据越分越少，最后我们就建成了一棵树。树的末端叫做叶子。最后每一个运动员都会分到一个的叶子节点上，一个叶子节点可以有一个或者多个运动员。这个例子是一个回归问题，我们可以取分到同一个叶子点的所有

最后

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