集成学习算法之随机森林与梯度提升决策树的分析比较

大数据时代,对海量数据的高效处理极为重要。集成学习算法中的随机森林和梯度提升决策树是近些年来常被用于处理数据分类与回归的方法,决策树则是随机森林和梯度提升决策树算法组成的基础。本文首先对决策树进行了介绍,然后分别对随机森林和梯度提升决策树进行了分析,叙述了两种算法的优缺点以及近几年来在生活生产中的应用,并对两种算法进行了比较。