决策树和随机森林（下）

上次探究了深度对决策树的影响，发现深度越大，容易发生过拟合

没错今天来说所谓的剪枝和随机森林

剪枝总体思路：

由完全树T0开始，剪枝部分结点得到T1，再次剪枝部分结点得到T2…直到仅剩树根的树Tk；
在验证数据集上对这k个树分别评价，选择损失函数最小的树Tα

首先了解上面是剪枝系数

但是主要用随机森林算法来防止过拟合，也是决策树的加强版

那什么是随机森林，就是多棵决策树组成，对样本和特征随便抽取，其实也是有放回抽样

探究深度对随机森林的影响

import numpy as np
import ma

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