”预剪枝“ 的搜索结果

     决策树的预剪枝 优秀的决策树: 优秀的决策树不仅对数据具有良好的拟合效果,而且对未知的数据具有良好的泛化能力,优秀的决策树具有以下优点: 深度小 叶节点少 深度小并且叶节点少 拟合分为:过拟合和欠拟合 ...

     为预防模型过拟合,我们可以采用预剪枝和后剪枝方法 1. 预剪枝:树构建过程,达到一定条件就停止生长 2. 后剪枝是等树完全构建后,再剪掉一些节点。 本文讲述预剪枝,后剪枝请参考《sklearn决策树后剪枝》 一.预剪枝...

     决策树生成算法递归地产生决策树,直到不能继续下去为止。这样产生的树往往对训练数据的分类很准确,但对未知的...解决这个问题的办法是考虑决策树的复杂度,对已生成的决策树进行简化,下面来探讨以下决策树剪枝算法。

     预剪枝 , 即在生成决策树的过程中提前停止树的增长。核心思想是在树中结点进行扩展之前,先计算当前的划分是否能带来模型泛化能力的提升,如果不能,则不再继续生长子树。此时可能存在不同类别的样本同时存于结点中...

     前言: 本次讲解参考的仍是周志华的《机器学习》,采用的是书中的样例,按照我...预剪枝是要对划分前后泛化性能进行评估。对比决策树某节点生成前与生成后的泛化性能。 (1)在未划分前,根据训练集,类别标记为...

     预剪枝 概念:决策树生成过程中对每个结点在划分前先进行估计,若当前结点的划分不能带来决策树泛化性能提升,则停止划分并将当前结点记为叶结点,其类别标记为训练样例数最多的类别。 我们直接看西瓜书上的例子,...

     机器学习的决策树算法,为防止过拟合现象和过度开销,而采用剪枝的方法,主要有预剪枝和后剪枝两种常见方法。 预剪枝 自顶至下,从根节点开始,如果当前节点展开后的预测效果大于未展开的预测效果,则会展开,否则不...

     前言: 本次讲解参考的仍是周志华的《机器学习》,采用的是书中的样例,按照我个人的理解对其进行了详细解释,希望大家能看得懂。 1、数据集 其中{1,2,3,6,7,10,14,15,16,17}...

     预剪枝 PrePrune:预剪枝,及早的停止树增长。 通过提前停止树的构造进行剪枝. 最大深度:max depth 树的棵树、最小分裂的信息增益。 信息增益小于一定的阈值 后剪枝 后剪枝的剪枝过程是删除一些子树,然后用其叶子...

     决策树的剪枝通常有两种方法,预剪枝( Pre-Pruning )和后剪枝( Post-Pruning )。 预剪枝( Pre-Pruning ) 预剪枝 , 即在生成决策树的过程中提前停止树的增长。核心思想是在树中结点进行扩展之前,先计算当前的...

     预剪枝(prepruning) 后剪枝(post-pruning) 7.1. 预剪枝(prepruning) 预剪枝是指在决策树生成过程中,对每个结点在划分前先进行估计,若当前结点的划分不能带来决策树泛化性能提升,则停止划分并将当前结点...

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