一、放回抽样的定义 放回抽样是一种统计学中的抽样方法，其中每次从总体中抽取一个样本后，该样本会被放回总体中，使得每次抽取都是独立的。这种方法确保了总体中的每个样本在每次抽取时都有相同的机会被选中。 这幅图
一、树集成的定义 树集成是一种强大的机器学习方法，它通过组合多个决策树模型来提高预测的准确性和稳定性。 通俗理解： 就像一群智者共同商讨问题，比单个人的判断更可靠。每棵决策树都是基于数据的一个“小专家”，而树集成则整合这些“小专家”的意见，得出更准确的结论。这种方法在处理复杂数据和预测任务时表现出色
一、回归树的定义 回归树是一种用于解决回归问题的机器学习模型，它通过将特征空间划分为不同的区域，为每个区域分配一个预测值来实现对目标变量的预测。 通俗理解： 回归树就像是根据一系列问题（特征）把数据分到不同的“篮子”里，每个“篮子”都有一个对应的预测结果，当有新的
一、连续特征的数据表示 图片展示了一个关于宠物（猫和狗）的数据集，其中包含了几个特征：耳朵形状（尖耳或垂耳）、脸型（圆形或非圆形）、胡须（有或无）、体重（以磅为单位）以及一个目标变量“是否为猫”（用1表示猫，0表示狗）。
一、独热编码的定义 One-hot encoding（独热编码）是一种将分类变量转换为数值形式的编码方法。它通过为每个类
一、信息增益的定义 信息增益（Information Gain）是机器学习中，特别是在构建决策树时，用来评估某个特征对分类结果贡献大小的一个指标。它基于信息论中的熵（Entropy）概念，熵是衡量数据集纯度或不确定性的量度。信息增益通过计算数据集在某个特征上的熵的减少量来确定该特征的价值。 通俗理解
一、熵的定义 熵是信息论中的一个概念，用于衡量信息的不确定性或混乱程度。在机器学习中，熵常用来评估数据集的纯度，即数据集中样本属于同一类别的程度。 通俗理解： 熵越高，表示数据越混乱，分类越困难；熵越低，数据越有序，分类越容易。 二、熵与样本纯度的关系
一、决策树模型：分类示例 这幅图片展示了一个决策树模型，用于区分动物是否为猫。在这个例子中，决策树使用耳朵形状、面部形状和胡须的存在与否来确定一个动物是否是猫。 以下是决策树的详细解释
一、决策树模型的定义 决策树模型是一种经典的机器学习算法，它通过一系列的条件判断来对数据进行分类或回归预测。通俗来说，决策树模型就像是一张“问题树”，从根节点开始，通过回答一系列简单的问题，逐步向下分支，最终到达叶节点得出结论。 通俗理解：
一、F1指标的定义 在机器学习和数据分析领域，F1指标是一个非常重要的评估工具。它通过综合考虑精确率（Precision）和召回率（Recall），来衡量分类模型的性能。精确率关注的是模型预测为正的样本中，实际为正的比例；而召回率则关注实际为正的样本中，被模型正确预测为正的比例。 通俗理解：
