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决策树可以分成ID3、C4.5和CART。 算法目的:决策树的剪枝是为了简化决策树模型,避免过拟合。 剪枝类型:预剪枝、后剪枝 预剪枝:在构造决策树的同时进行剪枝。所有决策树的构建方法,都是在无法进一步降低熵的情况下才会停止创建分支的过程,为了避免过拟合,可以设定一个阈值,熵减小的数量小于这个阈值,即使还可以继续降低...
解析 首先,我们要明白基尼指数是一种衡量数据集划分质量的指标,它的值越小说明划分的质量越高;然后我们需要理解预剪枝、后剪枝以及未剪枝决策树的定义,预剪枝是在决策树生成过程中就进行剪枝,后剪枝是在决策树生成后再进行剪枝,未剪枝决策树则是不进行任何剪枝操作的决策树。 在理解了上述原理之后,我们可以通过编程...