決策樹在長成的過程中極易容易出現過擬合的情況，導致泛化能力低。主要有兩種手段可以用於防止過擬合。 提前停止 Early Stopping，在完全長成以前停止，以防止過擬合。主要有以下3種方式： 限制樹的高度，可以利用交叉驗證選擇 利用分類指標，如果下一次切分沒有降低誤差，則停止切分 ...

首先剪枝（pruning）的目的是為了避免決策樹模型的過擬合。因為決策樹算法在學習的過程中為了盡可能的正確的分類訓練樣本，不停地對結點進行划分，因此這會導致整棵樹的分支過多，也就導致了過擬合。決策樹的剪枝策略最基本的有兩種：預剪枝（pre-pruning）和后剪枝（post-pruning ...

決策樹的剪枝是將生成的樹進行簡化，以避免過擬合。 《統計學習方法》上一個簡單的方式是加入正則項a|T|，其中|T|為樹的葉節點個數。 其中C(T)為生成的決策樹在訓練集上的經驗熵，經驗熵越大，表明葉節點上的數據標記越不純，分類效果越差。有了這個標准，拿到一顆生成好的樹，我們就遞歸的判斷一組 ...

決策樹可以分成ID3、C4.5和CART。 CART與ID3和C4.5相同都由特征選擇，樹的生成，剪枝組成。但ID3和C4.5用於分類，CART可用於分類與回歸。 ID3和C4.5生成的決策樹可以是多叉的，每個節點下的叉樹由該節點特征的取值種類而定，比如特征年齡分為（青年，中年，老年 ...

算法目的：決策樹的剪枝是為了簡化決策樹模型，避免過擬合。 算法基本思路：減去決策樹模型中的一些子樹或者葉結點，並將其根結點作為新的葉結點，從而實現模型的簡化。 模型損失函數 1. 變量預定義：|T|表示樹T的葉節點個數，t表示樹T的葉節點，同時， Nt ...

上一章主要描述了ID3算法的的原理，它是以信息熵為度量，用於決策樹節點的屬性選擇，每次優選信息量最多 的屬性，以構造一顆熵值下降最快的決策樹，到葉子節點處的熵值為0，此時每個葉子節點對應的實例集中的實例屬於同一類。 理想的決策樹有三種： 1.葉子節點數最少 2.葉子加點深度最小 3.葉子節點數最少 ...

什么是剪枝？ 剪枝是指將一顆子樹的子節點全部刪掉，根節點作為葉子節點，以下圖為例： 為甚么要剪枝？ 決策樹是充分考慮了所有的數據點而生成的復雜樹，有可能出現過擬合的情況，決策樹越復雜，過擬合的程度會越高。 考慮極端的情況，如果我們令所有的葉子 ...

五、剪枝處理 　　過擬合：在決策樹學習過程中，為了盡可能正確分類訓練樣本，結點划分過程將不斷重復，有時會造成決策樹分支過多，這時就可能會因訓練樣本學得太好，以致於把訓練集自身的一些特點當作所有數據都具有的一般性質導致過擬合。 　　剪枝：對付過擬合的一種重要手段，通過主動去掉一些分支來降低 ...