使用R进行数据分析：决策树与随机森林

R语言在数据科学领域被广泛使用。机器学习是希望掌握数据科学行业算法的学习者必须具备的核心技能。 本课程中，你将学习机器学习中几种关键算法，包括分类与回归树（CART）、随机森林和XGBoost。CART是一种决策树算法，适用于分类和回归问题。随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树来提升预测的准确性。XGBoost（全称Extreme Gradient Boosting）是一种强大的算法，同样适用于回归和分类问题。你还将学习交叉验证和模型调参技术，这些是构建高效机器学习模型所必需的关键技能。 完成本课程后，你将掌握确保所创建机器学习模型准确、稳健且可靠的必备技能。