决策树算法之cart剪枝

1 为什么要剪枝【决策树容易发生过拟合】

•横轴表示在决策树创建过程中树的结点总数，纵轴表示决策树的预测精度。

•实线显示的是决策树在训练集上的精度，虚线显示的则是在一个独立的测试集上测量出来的精度。

•随着树的增长，在训练样集上的精度是单调上升的，然而在独立的测试样例上测出的精度先上升后下降。

出现这种情况的原因：

•原因1：噪声、样本冲突，即错误的样本数据。

•原因2：特征即属性不能完全作为分类标准。

•原因3：巧合的规律性，数据量不够大。

2 常用的减枝方法

2.1 预剪枝

（1）每一个结点所包含的最小样本数目，例如10，则该结点总样本数小于10时，则不再分；

（2）指定树的高度或者深度，例如树的最大深度为4；

（3）指定结点的熵小于某个值，不再划分。随着树的增长，在训练样集上的精度是单调上升的，然而在独立的测试样例上测出的精度先上升后下降。

2.2 后剪枝：【把一棵树构建完后，再进行从下往上剪枝】

后剪枝，在已生成过拟合决策树上进行剪枝，可以得到简化版的剪枝决策树。

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