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树们-ensemble - 海的一边
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Decision tree被广泛应用于分类、回归任务中，树有着强大的拟合能力，只要一棵DT的层数够深，就能够no error拟合任何训练集，当然，如果这棵树的深度太深，那不可避难地带来overfitting的问题。训练集上的no error，在测试集上肯定直接凉凉。所以，如果以决策树为基本的预测模型，一棵深树拟合能力很强，从训练集上看是一个强分类器，但泛化性能很菜（bias小，方差大）；一棵浅树必然拟合能力很弱鸡，是一个弱分类器（方差小，bias大）。如何取长补短、博采众长呢？那就是ensemble，木林森。 en […]
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