名人说：路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。—— 屈原《离骚》
创作者：Code_流苏(CSDN)（一个喜欢古诗词和编程的Coder😊）
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目录

• • 一、前言
  • 二、决策树算法原理
  • • 1. 决策树简介
    • 2. 决策树的分裂准则
    • • (1) 信息熵与信息增益
      • (2) 基尼不纯度
  • 三、随机森林算法
  • • 1. 集成学习思想
    • 2. 随机森林的优势
  • 四、使用Scikit-learn实现决策树与随机森林
  • • 1. 决策树的实现
    • 2. 随机森林的实现
    • 3. 随机森林的超参数调优
  • 五、实战案例：泰坦尼克生存预测
  • • 1. 数据加载与探索
    • 2. 数据预处理
    • 3. 训练决策树和随机森林模型
    • 4. 模型评估与特征重要性分析
    • 5. 结果分析与讨论
  • 六、总结与拓展
  • • 1. 学习要点回顾
    • 2. 实际应用场景
    • 3. 拓展学习方向
    • 4. 练习挑战
  • 七、参考资料

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