人工智能三大算法决策树支持向量机与随机森林的探索
决策树算法
决策树是一种流行的人工智能技术，它可以用来进行分类和预测分析。这种方法通过创建一个包含若干个节点的树状结构，节点代表特征或属性，而叶子节点表示类别或结果。每个非叶子节点都对应于一个特征，并且在该特征上选择最优分割点以最大化信息增益或基尼不纯度。这使得决策树能够根据给定的数据集学习出一系列规则，从而做出预测。
支持向量机算法
支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，主要用于分类问题。在使用SVM时，我们首先需要将输入空间中的数据映射到更高维的特征空间中，然后在这个新的空间里找到最佳超平面，这个超平面能够有效地将不同类别的数据分开。SVM的关键之处在于它寻找的是那些能最大化两个类别之间距离间隔的一般形式，这样可以提高模型泛化能力并降低过拟合风险。
随机森林算法
随机森林是基于集成学习思想的一个集合，它由多棵不同的决策树组成，每棵树都是独立训练出来的。在构建每棵决策树时，会随机从原始特征集中选取部分重要特征来进行训练，以避免过拟合。此外，每次划分内部结点时，都会有不同的切分候选值被评估，最终选择信息增益率最高的一个作为当前结点的划分标准。随着更多棵树加入到森林中，整体模型变得更加稳健和准确。
