決策樹的剪枝，分類迴歸樹CART

決策樹的剪枝 決策樹爲什麼要剪枝？原因就是避免決策樹「過擬合」樣本。前面的算法生成的決策樹非常的詳細而龐大，每個屬性都被詳細地加以考慮，決策樹的樹葉節點所覆蓋的訓練樣本都是「純」的。因此用這個決策樹來對訓練樣本進行分類的話，你會發現對於訓練樣本而言，這個樹表現堪稱完美，它可以100%完美正確得對訓練樣本集中的樣本進行分類（因爲決策樹本身就是100%完美擬合訓練樣本的產物）。 但是，這會帶來一個問題

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