決策樹的優化-剪枝

爲什麼決策樹需要剪枝？我們可以類比於神經網絡的「過擬合」問題來進行思考。在神經網絡之中，會出現過擬合問題，即出思安對特定的樣本識別率升高，對其餘樣本的識別率降低。在決策樹中也會出現類似的問題，會出現枝條過多的現象，是問題複雜化，準確率卻得不到上升。 決策樹的剪枝分爲2種，一種是預剪枝，第二種是後剪枝。 預剪枝：在創建進行到某一個節點處，我們先計算當前節點的準確率，然後在按照該節點的屬性進行分類，在

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