【機器學習】 樹的剪枝策略

剪枝 決策樹剪枝分前剪枝(預剪枝)和後剪枝兩種形式. 決策樹爲什麼(WHY)要剪枝？原因是避免決策樹過擬合(Overfitting)樣本。前面的算法生成的決策樹非常詳細並且龐大，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，這個樹表現完好，誤差率極低且能夠正確得對訓練樣本集中的樣本進行分類。訓練樣本中的

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