预剪枝(prepruning)是指在生成决策树的过程中,对每个结点划分前进行模拟,如果划分后不能带来决策树泛化性能的提升,则停止划分并将当前结点标记为叶结点。 3|23.2 后剪枝 后剪枝(post-pruning)则是指在生成一棵决策树后,自下而上地对非叶结点进行考察,如果将该结点对应的子树替换为叶结点能带来泛化性能的...
决策树的剪枝有两种思路: 预剪枝(Pre-Pruning) 后剪枝(Post-Pruning) 预剪枝(Pre-Pruning) 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,如果当前结点的划分不能带来决策树模型泛化性能的提升,则不对当前结点进行划分并且将当前结点标记为叶结点。 所有决策树的构建方法,都是在无法进一步降低熵的...
这可以通过使用Python中的决策树库(如scikit-learn)来实现。 # 导入必要的库fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier# 创建决策树分类器clf=DecisionTreeClassifier()clf.fit(X_train,y_train)# X_train为特征数据,y_train为标签数据 1. 2. 3. 4. 5. 6. 步骤2:通过验证集进行剪枝 接下来,我们将通过验...
这些在建树的时候的剪枝操作通常被成为预剪枝。这是很有很有必要的,经过预剪枝的树几乎就是没有预剪枝树的大小的百分之一甚至更小,而性能相差无几。 而在树建立完毕之后,基于训练集和测试集能做更多更高效的剪枝工作,这些工作叫做 "后剪枝"。 可见,剪枝是一项较大的工作量,是对树非常关键的优化过程。 后剪枝...
1.4 剪枝 防止过拟合的另一种方法是先生成决策树,随后删除信息量很少的叶结点,即将这些叶结点的父结点作为新的叶结点,称为“后剪枝”(Post-pruning)或“剪枝”(Pruning)。剪枝是对满足“全部子结点皆为叶结点”的内部结点所尝试执行的操作。 此处与前一篇文章《Python代码:递归实现ID3决策树生成、剪枝、分类 》相...
预剪枝是决策树生成过程中对树的生长加以限制,通过提前停止树的生长来避免过拟合。在决策树构建的每一步,我们检查当前节点的分裂是否能够提高模型的性能,如果没有显著的提升,则停止分裂。 预剪枝的实现 我们可以通过Python的scikit-learn库来实现预剪枝。以下是实现的基本代码示例: ...
3.2 CART决策树基础代码实现 四、决策树剪枝 五、连续值决策树、缺失值决策树 六、参考文献及联系方式 决策树 根据划分方法不同可以分为ID3、CART、C4.5三种决策树 我主要在CSDN更新:blog.csdn.net/qq_436013,知乎会慢一点 一、ID3决策树 1.1 信息熵 决策树算法的关键在于如何选择最优划分属性。一般而言,我们希...
本⽂实例讲述了决策树剪枝算法的python实现⽅法。分享给⼤家供⼤家参考，具体如下：决策树是⼀种依托决策⽽建⽴起来的⼀种树。在机器学习中，决策树是⼀种预测模型，代表的是⼀种对象属性与对象值之间的⼀种映射关系，每⼀个节点代表某个对象，树中的每⼀个分叉路径代表某个可能的属性值，...
决策树学习通常包括3个步骤:特征选择,决策树的生成和决策树的修剪 主要的决策树算法包括ID3,C4.5,CART。我主要实现的是CART算法,其余两个算法也有所实现,但正确率不高,先不予分享,以免误人子弟。 以下是CART生成算法: CART生成算法 以下是CART剪枝算法: ...