决策树在长成的过程中极易容易出现过拟合的情况，导致泛化能力低。主要有两种手段可以用于防止过拟合。 提前停止 Early Stopping，在完全长成以前停止，以防止过拟合。主要有以下3种方式： 限制树的高度，可以利用交叉验证选择 利用分类指标，如果下一次切分没有降低误差，则停止切分 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

五、剪枝处理 　　过拟合：在决策树学习过程中，为了尽可能正确分类训练样本，结点划分过程将不断重复，有时会造成决策树分支过多，这时就可能会因训练样本学得太好，以致于把训练集自身的一些特点当作所有数据都具有的一般性质导致过拟合。 　　剪枝：对付过拟合的一种重要手段，通过主动去掉一些分支来降低 ...