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2017-06-23
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**摘要：**
这篇文章介绍了决策树作为一种机器学习算法，用于分类和回归问题，通过一系列特征测试将复杂决策过程简化。文章详细阐述了决策树的定义、构建方法、剪枝优化技术，以及优缺点。接着，文章讨论了集成学习，包括Bagging、Boosting和随机森林等方法，解释了它们的工作原理、优缺点以及如何通过结合多个模型提高性能和泛化能力。文中特别提到了随机森林和GBDT（XGBoost）作为集成方法的实例，强调了它们在处理复杂数据和防止过拟合方面的优势。最后，文章提供了选择集成学习算法的指南，考虑了数据特性、模型性能、计算资源和过拟合风险等因素。
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