在每次分支的时候，不使用全部特征，而是随机选取一部分特征，从中选取不纯度相关指标最优的作为分支用的节点。我们之前提过，无论决策树模型如何进化，在分支上的本质都还是追求某个不纯度相关的指标的优化，而正如我们提到的，不纯度是基于节点计算出来的，也就是说，决策树在建树时，是靠优化节点来追求一棵优化的树，但是最优的节点是能够保证最优的树吗？另外，因为信息熵对不纯度更加敏感，所以信息熵作为指标时，决策树的生长会更加精细，因此在对于高维数据或者噪声很多的数据，信息熵很容易过拟合，基尼系数在这种情况下效果往往比较好。
2025年随机梯度上升和随机梯度下降（随机梯度上升和随机梯度下降的区别）
随机梯度上升和随机梯度下降（随机梯度上升和随机梯度下降的区别）在每次分支的时候 不使用全部特征 而是随机选取一部分特征 从中选取不纯度相关指标最优的作为分支用的节点 我们之前提过 无论决策树模型如何进化 在分支上的本质都还是追求某个不纯度相关的指标的优化 而正如我们提到的 不纯度是基于节点计算出来的 也就是说 决策树在建树时 是靠优化节点来追求一棵优化的树 但是最优的节点是能够保证最优的树吗 另外 因为信息熵对不纯度更加敏感 所以信息熵作为指标时
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