决策树剪枝算法
算法目的：决策树的剪枝是为了简化决策树模型，避免过拟合。 算法基本思路：减去决策树模型中的一些子树或者叶结点，并将其根结点作为新的叶结点，从而实现模型的简化。 模型损失函数 1. 变量预定义：|T|表示树T的叶节点个数，t表示树T的叶节点，同时， Nt ...
原文：决策树-剪枝算法（二）
上一章主要描述了ID 算法的的原理，它是以信息熵为度量，用于决策树节点的属性选择，每次优选信息量最多 的属性，以构造一颗熵值下降最快的决策树，到叶子节点处的熵值为 ，此时每个叶子节点对应的实例集中的实例属于同一类。 理想的决策树有三种： .叶子节点数最少 .叶子加点深度最小 .叶子节点数最少且叶子节点深度最小。 在实际的操作中还会设计到ID 算法的收敛，过度拟合等问题下面依次进行描述 .ID算法收 ...
2016-08-08 15:03 3 36245 推荐指数：
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