决策树剪枝的方法与必要性

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python决策树剪枝_决策树剪枝的方法与必要性
1 决策树剪枝的必要性本文讨论的决策树主要是基于ID3算法实现的离散决策树生成.ID3算法的基本思想是贪心算法,采用自上而下的分而治之的方法构造决策树.首先检测训练数据集的所有特征,选择信息增益最大 ...
决策树剪枝算法（二）
转自:http://www.cnblogs.com/starfire86/p/5749334.html 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 ...
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 ...
决策树剪枝python实现_决策树剪枝问题python代码
决策树在生长过程中有可能长得过于茂盛,对训练集学习的很好,但对新的数据集的预测效果不好,即过拟合,此时生成的模型泛化能力较差.因此,我们需要对决策树进行剪枝,使得生成的模型具有较强的泛化能力. 为了检 ...
分类：决策树——剪枝
本篇是决策树系列的第二篇,介绍一下决策树的剪枝过程.过拟合是决策树构建过程中常见的问题,信息失衡.噪声等问题都会导致过拟合,剪枝则是提高决策树模型泛化能力的重要手段,下面对常用的剪枝方法作一些介绍. ...
决策树算法原理以及决策树规则生成方法
决策树算法原理以及决策树规则生成方法决策树是一种可解释性较强的策略分析工具.creditmodel提供了分类回归树和条件推断树两种决策树生成和提取规则的方法. 每一个风险管理人员都应该掌握使用决策树 ...
决策树剪枝算法：REP/PEP/CCP算法
一颗完全生长的决策树会面临一个严重的问题--过拟合,因此我们需要剪掉一些枝叶来提高决策树的泛化能力.即使不存在过拟合,如果样本数量和分类数量是一个海量的级别,也需要预剪枝,因为计算资源不足以支撑生成完 ...
机器学习——决策树剪枝
目录一.决策树剪枝策略 1.1剪枝目的 1.2剪枝策略 1.3判断决策树泛化性能是否提升的方法二.预剪枝 (prepruning) 2.1概述 2.2预剪枝优缺点 2.3代码实现三.后剪枝(po ...
python决策树剪枝_决策树剪枝问题python代码
决策树在生长过程中有可能长得过于茂盛,对训练集学习的很好,但对新的数据集的预测效果不好,即过拟合,此时生成的模型泛化能力较差.因此,我们需要对决策树进行剪枝,使得生成的模型具有较强的泛化能力. 为了检 ...

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