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《【机器学习】--- 决策树与随机森林》
决策树和随机森林作为经典的机器学习算法，已经在众多领域得到了广泛应用。然而，它们的性能在面对复杂的数据时可能会出现瓶颈。通过剪枝、树深度控制、优化特征选择等方法，我们可以提高决策树的泛化能力。同时，通过特征重要性改进、极端随机树的引入和并行化处理，可以在提升随机森林性能的同时减少计算资源的消耗。
——来自博客 https://blog.csdn.net/2301_80863610/article/details/142382747
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