赵娜0418

2020-02-22   阅读量: 722

机器学习

决策树为什么要进行剪枝?

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决策树生成算法递归地产生决策树,知道不能继续下去为止。这样产生的树往往对训练数据的分类很准确,但对未知的测试数据的分类却没有那么准确,即出现过拟合现象。过拟合的原因在于学习时过多地考虑如何提高对训练数据的正确分类,从而构建出过于复杂的决策树。解决这个问题的方法是考虑决策树的复杂度,对已生成的决策树进行简化。

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