決策樹的剪枝，分類回歸樹CART
決策樹的剪枝 決策樹為什么要剪枝？原因就是避免決策樹“過擬合”樣本。前面的算法生成的決策樹非常的詳細而龐大，每個屬性都被詳細地加以考慮，決策樹的樹葉節點所覆蓋的訓練樣本都是“純”的。因此用這個決策樹來對訓練樣本進行分類的話，你會發現對於訓練樣本而言，這個樹表現堪稱完美，它可以100%完美正確 ...
原文：cart樹回歸及其剪枝的python實現
轉自穆晨 閱讀目錄 前言 回歸樹 回歸樹的優化工作 剪枝 模型樹 回歸樹 模型樹的使用 小結 回到頂部 前言 前文討論的回歸算法都是全局且針對線性問題的回歸，即使是其中的局部加權線性回歸法，也有其弊端 具體請參考前文 采用全局模型會導致模型非常的臃腫，因為需要計算所有的樣本點，而且現實生活中很多樣本都有大量的特征信息。 另一方面，實際生活中更多的問題都是非線性問題。 針對這些問題，有了樹回歸系列 ...
2017-10-08 16:23 0 1637 推薦指數：
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