剪枝是決策樹學習演算法中對付過擬合的主要手段，決策樹剪枝的基本策略有預剪枝和後剪枝
預剪枝：
是指在決策樹生成過程中，對每個節點在劃分前先進行估計，若當前的劃分不能帶來泛化效能的提公升，則停止劃分，並將當前節點標記為葉節點
後剪枝：
是指先從訓練集生成一顆完整的決策樹，然後自底向上對非葉節點進行考察，若將該節點對應的子樹替換為葉節點，能帶來泛化效能的提公升，則將該子樹替換為葉節點
如何判斷決策樹泛化效能是否提公升：
採用留用法，預留一部分資料用作驗證集以進行效能評估
決策樹的剪枝操作
決策樹 decision tree 在已知各種情況發生概率的基礎上，通過構成決策樹來求取淨現值的期望值大於等於零的概率，評價專案風險，判斷其可行性的決策分析方法，是直觀運用概率分析的一種 法。由於這種決策分支畫成圖形很像一棵樹的枝幹，故稱決策樹。擬合 所謂擬合是指已知某函式的若干離散函式值，通過調整...
ML筆記 決策樹剪枝
無論是分類樹還是回歸樹，剪枝過程很重要，剪枝處理不當或是沒有剪枝操作，決策樹模型都是失敗的，通過剪枝，可以大大提高模型準確度，避免決策樹的過擬合。決策樹生成演算法遞迴地生成決策樹，直到不能繼續下去為止，產生的樹對於訓練集會有很好的模型準確率，但是對於未知的測試資料分類卻沒有那麼準確，因此，對書的剪枝...
決策樹（decision tree） 二 剪枝
注 本部落格為周志華 機器學習 讀書筆記，雖然有一些自己的理解，但是其中仍然有大量文字摘自周老師的 機器學習 書。決策樹系列部落格 決策樹 一 構造決策樹 決策樹 二 剪枝 決策樹 decision tree 三 連續值處理 決策樹 四 缺失值處理 前面在決策樹 decision tree 一 中介...