随机森林 + 梯度提升树 算法小结
决策分类树决策分类树是一种用于预测离散数值的一种数据结构，基本原理是遍历每一个特征和每一个特征的阈值，使得在进行节点分解时，找到合适的特征或者分隔阈值，从而使得两个子分支的熵最大，熵最大直观的理解(以预测是否晴天为例)就是左分支都是晴天，而右分支都是雨天，也就是每个子分支的晴天和雨天的比例最大化，远离1:1的比例决策回归树决策回归树是一种用于预测连续数值的一种数据结构，基本原理是遍历每一个特征和每一个特征的阈值，使得在进行节点分解时，找到合适的特征或者分隔阈值，从而使得两个子分支的均方差最小化，
