非線性分類-決策樹（剪枝處理）

1.剪枝處理 剪枝操作是決策樹中應對過擬合的一個主要手段，有時候會造成分支過多，這時候說明訓練樣本學習的太好了，導致了過擬合的存在，因此我們可以主動的去掉一些分支降低過擬合的風險。 剪枝操作基本有預剪枝和後剪枝兩個，預剪枝是說在決策樹生成過程中，對每一個節點在劃分前進行估計，若當前節點的劃分不能帶來決策樹泛化性能提升，則停止劃分，並將當前節點標記爲葉子節點。後剪枝操作是指在訓練完後，生成一個完整的

>>阅读原文<<