機器學習決策樹(2)

剪枝處理 剪枝是決策樹學習算法對付過擬合的主要手段。剪枝的基本策略有預剪枝和後剪枝。 預剪枝是指在決策樹生成過程中，對每個節點在劃分前先進行估計，若當前節點的劃分不能帶來決策樹泛化性能的提升，則停止劃分並將當前節點標記爲葉節點。 後剪枝則是先從訓練集生成一顆完整的決策樹，然後自底向上地對非葉節點進行考察，若將該節點對應的子樹替換爲葉節點能帶來決策樹泛化性能的提升，則將該子樹替換爲葉節點。 如何判斷

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