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。 后剪枝过程的伪代码如下:
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...
y,test_size=0.3,random_state=42)# 创建决策树分类器,并设置预剪枝的参数clf=DecisionTreeClassifier(max_depth=3,min_samples_split=5,min_samples_leaf=2)# 训练模型clf.fit(X_train,y_train)# 预测y_pred=clf.predict(X_test)# 计算准确率accuracy=accuracy_score(y_test,y_pred)print("模型准确率:"...
棵新树中,再从中挑选出误判率最低的树作为最佳的决策树。 如上介绍的三种决策树后剪枝方法都是比较常见的,其思路也比较通俗易懂,可惜的是sklearn模块并没有提供后剪枝的运算函数或“方法”。这并不意味着sklearn模块中的决策树算法没有实际的落地意义,因为它提供了决策树的预剪枝技术,如果预剪枝不够理想,读者还...
1.3 ID3决策树基础代码实现 根据决策树算法,可知I3D决策树的算法流程如下: 先根据最大信息增益选取一个特征作为根节点 以根节点特征的取值作为分支递归生成节点,在递归中注意: 每次取特征值时需要删除之前取过的数据 当当前样本只有一类时,返回该类别作叶子结点,即分类结果 ...
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》相同...
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，...
这时就可以通过剪枝处理去掉yi一些分支来降低过拟合的风险。 剪枝的基本策略有“预剪枝”(prepruning)和“后... 查看原文 非线性分类-决策树(剪枝处理) 1.剪枝处理 剪枝操作是决策树中应对过拟合的一个主要手段,有时候会造成分支过多,这时候说明训练样本学习的太好了,导致了过拟合的存在,因此我们可以主动的去掉...
八月**长安 上传2.63 KB 文件格式 zip python 使用Python编程实现博弈树的构建,实现利用MinMax方法补全博弈树缺失值,并结合α-β剪枝算法,实现博弈树的剪枝。实现了整体算法与博弈树的可视化。全部代码压缩至该文件。点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:7 积分 电信网络下载 ...