Webb12 apr. 2024 · 剪枝 决策树训练可能由于分裂充分，存在过拟合的问题； 预剪枝是在训练决策树过程中，自根节点而下，依次分别计算分裂时与剪枝时验证集的指标（如分类准确率），若剪枝时指标更高，则选择在该节点不分裂； 后剪枝是在决策树已充分训练分裂完成后，自最底层叶节点而上，依次计算剪枝时验证集的指标（如分类准确率），若剪枝时指 … WebbCART剪枝算法分为两步： 1.首先从CART生成算法产生的决策树T0的底端开始，不断剪枝，直到T0的根节点，从而获得一个子树序列 {T0,T1,...,Tn}； 2.通过交叉验证子树序列中 …
机器学习基础：可视化方式理解决策树剪枝_节点
Webb这一下sklearn 都会自动帮 ... 详解 2.1 基尼指数和熵 2.2 CART算法对连续值特征的处理 2.3 CART算法对离散值特征的处理 2.4 CART算法剪枝 2.4.1 生成剪枝后的决策树 2.4.2 选择最优子树 2.5 CART算法剪枝流程 2.5.1 输入 2.5.2 输出 2.5.3 流程 三、决策树CART算法流程 … Webb剪枝 ：为了避免过拟合（Overfitting），可以对生成的决策树进行剪枝。 常见的剪枝方法有预剪枝（Pre-pruning）和后剪枝（Post-pruning）。 3. 决策树的优缺点 优点 ： 易于理解和解释：决策树的结构直观，可以生成可视化的结果； 适应性强：可以处理数值型和类别型特征，对数据的缺失值和异常值不敏感； 计算效率高：构建和预测过程的复杂度较低。 缺 … port clinton ohio trick or treat
用决策树(CART)解决iris分类问题 - 编程猎人
WebbCART算法： CART（Classification and Regression Tree）算法既可以处理分类问题，也可以处理回归问题。CART算法采用“基尼系数”来选择最优特征，并使用二叉树的形式构建 … Webb11 apr. 2024 · from pprint import pprint # 决策树 from sklearn import tree from sklearn.datasets import load_wine # 自带数据库，可以导入知名数据 from sklearn.model_selection import train_test_split # 测试集训练集 import graphviz import pandas as pd # todo:基本… Webb9 nov. 2024 · 剪枝：采用代价复杂度剪枝，从最大树开始，每次选择训练数据熵对整体性能贡献最小的那个分裂节点作为下一个剪枝对象，直到只剩下根节点。cart 会产生一系列 … irish setter hunting boots clearance