ab剪枝算法的核心思想是通过比较两个子节点的信息增益来决定是否进行剪枝。在构建决策树的过程中,每个节点都会生成两个子节点,其中一个子节点为当前节点的一个属性A,另一个子节点为A的补集。ab剪枝算法会比较这两个子节点的信息增益,选择信息增益较大的子节点进行分裂。当两个子节点的信息增益相差较大时,算法将剪...
剪枝算法主要分为两种:预剪枝和后剪枝。预剪枝是在模型训练过程中,提前停止某些节点的训练,防止模型过于复杂;后剪枝是在模型训练完成后,对模型进行简化,删除一些对模型性能影响较小的节点。剪枝算法可以通过多种策略实现,如根据节点的重要性、节点的误差等指标来判断是否剪枝。 3.剪枝算法的应用场景 剪枝算法在很多...
计算机可以借鉴这一思路,在搜索的过程中减掉一些不必要的路径分枝,以提高搜索的效率,这一方案称为剪枝。利用极小-极大过程的特点(我方选择最大子节点,对方选择最小子节点),可以设计剪枝算法,在保证决策不变的前提下,去掉大量不必要的搜索路径。α-β剪枝算法正是这样一种算法。 我们假定节点是按照深度优先的方式边...
AB剪枝算法 python Alpha-Beta剪枝 用于裁剪搜索树中没有意义的不需要搜索的树枝,以提高运算速度。 假设α为下界,β为上界,对于α ≤ N ≤β: 若α ≤β则N有解。 若α > β则N无解。 下面通过一个例子说明Alpha-Beta剪枝算法 上图为整颗搜索树。这里使用极小极大算法配合Alpha-Beta剪枝算法,正方形为自己...
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ab剪枝算法就是其中的一种常见算法,它能够在搜索树中快速剪掉一些不必要的分支,从而减少搜索空间,提高搜索效率。 ab剪枝算法是一种基于最小-最大算法的剪枝技术。在搜索树中,每个节点都代表一个状态,通过搜索树的遍历,可以找到最优解。ab剪枝算法通过设置上界和下界来剪掉一些不可能产生最优解的节点,从而减少搜索...
具体来说，ab剪枝算法在搜索过程中设定了两个界限，即alpha和beta值。alpha值表示当前搜索路径中已经搜索到的最大值，beta值表示当前搜索路径中已经搜索到的最小值。在搜索过程中，如果发现某个节点的局面评估值已经超过了alpha或beta值，就可以提前终止对该节点的搜索，从而剪掉该节点以及其子节点，减少搜索空间。ab...
AI算法工程师 AlphaBeta剪枝的效率不一定比单纯的minimax算法效率高。虽然AlphaBeta剪枝是minimax算法的一种优化版本,通过引入alpha和beta两个阈值可以减少计算量,但它的效率取决于博弈树的形状和深度,以及alpha和beta值的设定。 AlphaBeta剪枝的优化:AlphaBeta剪枝通过在遍历过程中提前剪去不可能成为最优解的分支,显著提...
if(80-a*50-b*20-c*10<0) break;//剪枝思路1,将不符合的情况略过 //for (d=0;d<=80/5;d++) //{ d = (80-a*50-b*20-c*10)/5; //剪枝思路2,根据变量关系推导。 //d可以直接通过其他3个变量求出 if (a*50+b*20+c*10+d*5==80) { ...