决策树剪枝
首先剪枝（pruning）的目的是为了避免决策树模型的过拟合。因为决策树算法在学习的过程中为了尽可能的正确的分类训练样本，不停地对结点进行划分，因此这会导致整棵树的分支过多，也就导致了过拟合。决策树的剪枝策略最基本的有两种：预剪枝（pre-pruning）和后剪枝（post-pruning ...
原文：决策树剪枝问题
决策树的剪枝是将生成的树进行简化，以避免过拟合。 统计学习方法 上一个简单的方式是加入正则项a T ，其中 T 为树的叶节点个数。 其中C T 为生成的决策树在训练集上的经验熵，经验熵越大，表明叶节点上的数据标记越不纯，分类效果越差。有了这个标准，拿到一颗生成好的树，我们就递归的判断一组叶节点，看它回缩前和回缩后的代价函数变化。如果代价函数回缩后变小，那么久回缩这组叶节点。当所有叶节点都进行过回缩 ...
2018-06-04 09:33 0 3392 推荐指数：
相关推荐
决策树及其剪枝原理
决策树可以分成ID3、C4.5和CART。 CART与ID3和C4.5相同都由特征选择，树的生成，剪枝组成。但ID3和C4.5用于分类，CART可用于分类与回归。 ID3和C4.5生成的决策树可以是多叉的，每个节点下的叉树由该节点特征的取值种类而定，比如特征年龄分为（青年，中年，老年 ...
决策树-剪枝算法（二）
上一章主要描述了ID3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0，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： 1.叶子节点数最少 2.叶子加点深度最小 3.叶子节点数最少 ...
决策树系列（二）——剪枝
什么是剪枝？ 剪枝是指将一颗子树的子节点全部删掉，根节点作为叶子节点，以下图为例： 为甚么要剪枝？ 决策树是充分考虑了所有的数据点而生成的复杂树，有可能出现过拟合的情况，决策树越复杂，过拟合的程度会越高。 考虑极端的情况，如果我们令所有的叶子 ...
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 ...
决策树的优化-剪枝优化
剪枝（pruning）的目的是为了避免决策树模型的过拟合。因为决策树算法在学习的过程中为了尽可能的正确的分类训练样本，不停地对结点进行划分，因此这会导致整棵树的分支过多，也就导致了过拟合。决策树的剪枝策略最基本的有两种：预剪枝（pre-pruning）和后剪枝（post-pruning ...
浅析决策树的生长和剪枝
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》，原文作者：chengxiaoli。 决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断 ...
决策树如何做剪枝
预剪枝 就是在决策树生成过程中，在每次划分时，考虑是否能够带来决策树性能的提升。如果可以提升决策树的性能则会进行划分。如果不能则会停止生长。 一般的方法有如下几种： 当树的深度达到一定的规模，则停止生长。 达到当前节点的样本数量小于某个阈值的时候。 计算每次分裂对测试集的准确性 ...