1.3 树的过拟合和剪枝(pruning) 树的过拟合是一个非常严重的问题。在极端情况下,每个叶子节点可能只有一个元素,这样整棵树变成了一个look-up table. 这样的树几乎没有泛化能力! 为了解决决策树的过拟合问题,有两种方法 -- pre-pruning和post-pruning 1)pre-pruning: 当节点分类带来的收益不统计学上显著(statist...
[机器学习]决策树(decision tree)--7.预剪枝 剪枝(pruning)是决策树学习算法对付"过拟合"的主要手段。在决策树学习中,为了尽可能正确分类训练样本,结点划分过程将不断重复,有时会造成决策树分支过多,这时就可能因训练样本学得"太好"了,以致于把训练集自身的一些特点当做所有数据都具有的一般性质而导致过拟合。因...
决策树的剪枝策略最基本的有两种:预剪枝(pre-pruning)和后剪枝(post-pruning): 预剪枝(pre-pruning):在构建决策树过程时,提前停止。预剪枝就是在构造决策树的过程中,先对每个结点在划分前进行估计,若果当前结点的划分不能带来决策树模型泛华性能的提升,则不对当前结点进行划分并且将当前结点标记为叶结点。 后剪枝(...
剪枝(pruning)是决策树学习算法中解决“过拟合”的主要手段。 决策树的剪枝的基本策略主要有: 预剪枝(prepruning):在决策树生成过程中,对每个节点在划分前先进行估计,若当前节点不能提升决策树的泛化性能,则停止划分并将当前节点标记为叶节点; 后剪枝(postpruning):先从训练集生成一棵决策树,然后自底向上考察非叶...
2.1 预剪枝(Pre-Pruning) 在决策树完美分割学习样例之前,停止决策树的生长。这种提早停止树生长的方法,称为预剪枝方法。 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熵,也...
决策树(decision tree)是一个树结构(可以是二叉树或非二叉树)。其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试,每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出,而每个叶节点存放一个类别。使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始,测试待分类项中相应的特征属性,并按照其值选择输出分支,直到到达叶子节点,将叶子节点存放的...
Every node on decision tree has a corresponding sample set. By analyzing the quantity of sample in the sample set or the purity of it, algorithm PDTBS, viz. pre-pruning decision tree based on support, and algorithm PDTBP, viz. pre-pruning decision tree based on purity were put forward. ...
决策树(decision tree)是一种依托于策略抉择而建立起来的树。机器学习中,决策树是一个预测模型;他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。 树中每个节点表示某个对象,而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值,从根节点到叶节点所经历的路径对应一个判定测试序列。决策树可以是二叉树或非二叉树,也可以把他看...
决策树学习算法(Decision Tree Learning),首先肯定是一个树状结构,由内部结点与叶子结点组成,内部结点表示一个维度(特征),叶子结点表示一个分类。结点与结点之间通过一定的条件相连接,所以决策树又可以看成一堆if...else...规则的集合。 <center>图2-1</center> ...
Post-pruning that allows the tree to perfectly classify the training set, and then post prune the tree. Pre-pruning(预剪枝),该方法是在建立决策树的过程中,判断当决策树的node满足一定条件(比如当树的深度达到事先设定的值,或者当该node下的样例个数小于等于某个数)时,不在继续建立子树,所以也叫Early ...