陈革007

2020-06-19   阅读量: 1810

大数据 数据分析师 机器学习 决策树 Python

机器学习: 决策树的剪枝策略及其优缺点

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决策树的剪枝方法主要分为两大类:预剪枝和后剪枝两种。

预剪枝: 当最优分裂点对应的增益值为负值是停止分裂。

它的优点是,计算时间上能保证最优;缺点则是将来的某个时刻也许能够获取更高的增益,也就是说它不能保证最优。

后剪枝: 将决策树增长到它的最大深度,递归的进行剪枝,剪去那些使得增益值为负值的叶子节点。

它的优点是能够保证决策树最优;缺点是比预剪枝计算复杂度高很多。


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