邹博机器学习的简单介绍

决策树与随机森林

1、决策树学习通常包括三个步骤：特征选择，决策树的生成和决策树的修剪。而随机森林则是由多个决策树所构成的一种分类器，更准确的说，随机森林是由多个弱分类器组合形成的强分类器。本文将先对决策树特征选择的算法ID3， C5和CART进行计算，然后介绍决策树的剪枝策略，最后介绍随机森林。

2、集成学习通过建立几个模型组合的来解决单一预测问题。它的工作原理是 生成多个分类器/模型 ，各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成单预测，因此优于任何一个单分类的做出预测。随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。

3、对于两个多分类变量的分析，可以采用的方法包括卡方检验、互信息、多元逻辑回归、决策树和随机森林等。 卡方检验：卡方检验是一种用于测量两个分类变量之间关联性的统计方法。卡方值越大，说明两个变量之间的关联性越强。

4、scikit-learn是一个广泛使用的Python机器学习库，它包含了多种常用的机器学习算法。主要有以下几种：分类算法：包括逻辑回归（Logistic Regression）、决策树（Decision Trees）、随机森林（Random Forests）、支持向量机（Support Vector Machines）等。这些算法用于对数据进行分类，预测新数据属于哪个类别。