决策树的剪枝，分类回归树CART
决策树的剪枝 决策树为什么要剪枝？原因就是避免决策树“过拟合”样本。前面的算法生成的决策树非常的详细而庞大，每个属性都被详细地加以考虑，决策树的树叶节点所覆盖的训练样本都是“纯”的。因此用这个决策树来对训练样本进行分类的话，你会发现对于训练样本而言，这个树表现堪称完美，它可以100%完美正确 ...
原文：cart树回归及其剪枝的python实现
转自穆晨 阅读目录 前言 回归树 回归树的优化工作 剪枝 模型树 回归树 模型树的使用 小结 回到顶部 前言 前文讨论的回归算法都是全局且针对线性问题的回归，即使是其中的局部加权线性回归法，也有其弊端 具体请参考前文 采用全局模型会导致模型非常的臃肿，因为需要计算所有的样本点，而且现实生活中很多样本都有大量的特征信息。 另一方面，实际生活中更多的问题都是非线性问题。 针对这些问题，有了树回归系列 ...
2017-10-08 16:23 0 1637 推荐指数：
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