ML經典算法：決策樹（3）剪枝處理

目錄 1. 簡介 2. 預剪枝 3. 後剪枝 1. 簡介         剪枝 (pruning)：決策樹學習算法對付"過擬合"的主要手段         過擬合原因：爲了儘可能正確分類訓練樣本，結點劃分過程將不斷重複，有時會造成決策樹分支過多，這時就可能因訓練樣本學得"太好"了，以致於把訓練集自身的一些特點當作所有數據都具有的一般性質而導致過擬合。         基本策略: 預剪枝：在決策樹生

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