所以在实际应用C4.5算法建立决策树时,剪枝是必须要进行的步骤,其原则是正确、准确、高效。 1 预剪枝 从策略上来讲,剪枝可以分为两种:预剪枝(Pre-Pruning)和后剪枝(Post-Pruning)。预剪枝是在构建决策树的时候同时进行剪枝工作,当发现分类有偏差时就及早停止(比如决定在某个节点不再分裂或划分训练元组的子集),一旦...
CF值用来控制剪枝,值越高剪枝越少,值越低剪枝越多,在C4.5算法中,默认为0.25 ,并假设错分样本的概率服从二项分布。 EBP算法与PEP算法不同的是EBP算法是自底向上进行剪枝,整体思想大致可分为三步:首先计算叶子节点的错分样本率估计的置信区间的上限;第二部,计算叶子节点的预测错分样本数;第三步,则是判断是否剪...
深度指的是Alpha-Beta剪枝算法在搜索博弈树时所达到的层数。深度决定了搜索的广度和精确度。较小的深度可以减少搜索时间，但可能会导致搜索结果不够准确；较大的深度可以提高搜索精度，但同时也增加了搜索的计算量和时间消耗。确定合适的搜索深度对于Alpha-Beta剪枝算法的性能至关重要。根据实际情况和需求，可以根据计算...
ID3算法只有树的生成,所以该算法生成的树容易产生过拟合。 ▍决策树算法:C4.5 ID3算法有很多局限性,Quinlan针对这些局限性给出了ID3的一个扩展算法:即C4.5算法。C4.5是ID3算法的改进版本,针对四个主要的不足进行改进: 不能处理连续特征 用信息增益作为标准容易偏向于取值较多的特征 不能处理缺失值 容易发生过拟合...
# 这里我们设置max_depth为3来进行预剪枝,min_samples_leaf为2来进行后剪枝 clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=3, min_samples_leaf=2, random_state=42) clf.fit(X_train, y_train) # (3)使用五折交叉验证对模型性能进行评估 cv = StratifiedKFold(n_splits=5) ...
当前节点的最大可能得分 C. 当前节点的父节点的最小可能得分 D. 当前节点的父节点的最大可能得分 相关知识点: 试题来源: 解析 C 【详解】 本题考查剪枝算法。在α-β剪枝算法中,α值表示当前节点的父节点的最小可能得分。这个值用于判断是否需要继续搜索当前节点的子节点。故答案为:C。反馈 收藏 ...
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“搜索”与“剪枝”几乎是如影随形的。此处的“搜索”指的是带有回溯算法的深度优先搜索。 在之前的“Minimax策略”中我们给出了一个三连棋的程序,运行后你就知道计算一步棋要花多少时间。 为了计算最优的一步棋,我们可能需要递归9万多次。毫无疑问这种阶乘式的穷举过程必须通过剪枝来加速。
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后剪枝训练时间比未剪枝和预剪枝决策树要长很多 2.C4.5算法的实现 C4.5算法主要通过Rwake包的J48函数实现的,下面是J48函数的具体参数解释: J48(formula,data,subset,na.action,control=Weka_control(u=T,c=0.25,M=2,R=T,N=3,B=T),options...