CART剪枝算法采用了一种基于代价复杂度的剪枝策略。具体步骤如下: 1.计算每个节点的复杂度:对于树中的每个节点,计算其复杂度,即该节点所包含的样本数量与总样本数量之比的自然对数值,再加上一个调节参数α。这个复杂度可以理解为该节点所代表的规则的“成本”。 2.自下而上剪枝:从树的底层开始,对于每个非叶节点...
决策树的剪枝 优点 缺点 算法 C4.5 CART 实例 决策树 决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树。在机器学习...