决策树太高容易过拟合，需要剪枝：
不导致最后每一个节点都是一个样本。比如min_sample<50时则提前停止，又如深度=3时则停止
当作损失函数的C_alpha_{T} = C(T) + alpha * |T_leaf|
其中
当然，C_alpha_{T}越小越好
无休止构建决策树会在训练集上结果达到100%，但在测试集上不适用
决策树太高容易过拟合，需要剪枝： 预剪枝：边构建边剪枝，提前停止 不导致最后每一个节点都是一个样本。比如min_s...
决策树的剪枝 由于生成的决策树会存在过拟合的现象，需要对决策树进行简化，这个过程叫做剪枝。 剪枝可分为：预剪枝 和...
剪枝处理 剪枝是决策树学习算法对付“过拟合”的主要手段。剪枝的基本策略有预剪枝和后剪枝两种。预剪枝是指在决策树生成...
如何对决策树进行剪枝? 决策树的剪枝通常有两种方法，预剪枝(Pre-Pruning)和后剪枝(Post- Prun...
摘要：决策树剪枝策略：先剪枝、后剪枝，用于解决过拟合问题。 本文分享自华为云社区《浅析决策树的生长和剪枝[http...
1.决策树剪枝是什么？为什么要剪枝？ 决策树的剪枝是将生成的树进行简化，以避免过拟合。 2.剪枝方法 2.1 预剪...
决策树理论 决策树ID3 信息增益C4.5 信息增益率CART 基尼系数前剪枝，后剪枝 from math imp...
1、熵：定义为信息的期望值。表示随机变量不确定性的度量。 5、决策树剪枝策略预剪枝：边建立决策树边进行剪枝的操作（...
决策树剪枝是简化已经生成的复杂的决策树，防止过拟合，使生成的决策更一般化，下面介绍决策树剪枝原理 t是树的叶节点，...
一颗完全生长的决策树难免会遇到过拟合的情况。因此，我们需要对决策树进行剪枝，提升模型的泛化能力。 决策树的剪枝操作...
本文标题：14. 决策树剪枝
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