【機器學習八】決策數

阿新 • • 發佈：2018-11-30

剪枝是決策樹學習演算法對付“過擬合”的主要手段。過擬合的原因可能是:為了儘可能的正確分類訓練樣本，結點劃分過程不斷重複，有時會造成決策樹分支過多，這是可能因訓練樣本學的討“太好”了，以至於出現過擬合的情況，因此可以主動的去掉一些分支降低過擬合的風險。

通常會採取預剪枝和後剪枝的方法。預剪枝:指在決策樹生成的過程中，對每個結點在劃分前先進行估計，即估計當前結點的劃分能不能帶來決策樹的泛化能力的提升，若能則劃分，若不能則停止劃分；後剪枝:指先從訓練樣本中生成一顆完整的決策樹，然後自底向上對非葉結點進行考察，如果將該結點對應的子樹替換成葉結點能不能提高泛化能裡，若能的話，進行剪枝，不能則不進行處理。
以下是對這兩者的總結：

剪枝是決策樹學習演算法對付“過擬合”的主要手段。過擬合的原因可能是:為了儘可能的正確分類訓練樣本，結點劃分過程不斷重複，有時會造成決策樹分支過多，這是可能因訓練樣本學的討“太好”了，以至於出現過擬合的情況，因此可以主動的去掉一些分支降低過擬合的風險。通常會採取預剪枝和後剪枝的方法

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