学习目标了解为什么要进行cart剪枝知道常用的cart剪枝方法1 为什么要剪枝 图形描述横轴表示在决策树创建过程中树的结点总数，纵轴表示决策树的预测精度。实线显示的是决策树在训练集上的精度，虚线显示的则是在一个独立的测试集上测量出来的精度。随着树的增长，在训练样集上的精度是单调上升的， 然而在独立的测试样例上测出的精度先上升后下降。出现这种情况的原因：原因1：噪声、样本冲突，即错误的样本
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2023-01-15 06:55:38
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1 为什么要剪枝 1.1 图形描述 横轴表示在决策树创建过程中树的结点总数 纵轴表示决策树的预测精度 实线显示的是决策树在训练集上的精度 虚线显示的则是在一个独立的测试集上测量出来的精度 随着树的增长，在训练样集上的精度是单调上升的， 然而在独立的测试样例上测出的精度先上升后下降。 1.2 出现这种 ...
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2021-09-23 19:08:00
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跟我一起机器学习系列文章将首发于公众号：月来客栈，欢迎文末扫码关注！在之前的一篇文章中，笔者分别介绍了用ID3和C4.5这两种算法来生成决策树。其中ID3算法每次用信息增益最大的特征来划分数据集，C4.5算法每次用信息增
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2021-12-28 16:38:39
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目录1 为什么要剪枝2 常用的减枝方法2.1 预剪枝2.2 后剪枝3 小结1 为什么要剪枝在决策树学习中，为了尽可能正确分类训练样本，结点划分过程将不断重复
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2022-10-08 09:08:45
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其中，log是以2为底的对数，这个选择使得信息熵的单位是比特（bit）。如果使用其他底数的对数，信息熵的单位会相应改变，但其量值的相
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2024-07-01 15:51:42
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来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/76709712 0 简介 CART剪枝算法从"完全生长"的决策树的底端剪去一些子树，使决策树变小(模型变简单)，从而能够对未知数据有更准确的预测。 分两步： 1.从生产算法产生的整体的树 的最底端开始不断剪枝，直至剪到整个树 的根结点
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2021-06-04 22:08:00
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前面两篇文章分别介绍了用ID3和C4.5这两种算法来生成决策树
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2021-12-30 11:05:19
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前面两篇文章分别介绍了用ID3和C4.5这两种算法来生成决策树。
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2022-02-22 13:50:14
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pytorch 实现剪枝的思路是 生成一个掩码，然后同时保存 原参数、mask、新参数，如下图 pytorch 剪枝分为 局部剪枝、全局剪枝、自定义剪枝；局部剪枝 是对 模型内 的部分模块 的 部分参数 进行剪枝，全局剪枝是对 整个模型进行剪枝； 本文旨在记录 pytorch 剪枝模块的用法，首先让我们构建一个模型import torch
from torch im
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2023-10-04 22:38:21
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剪枝教程目录摘要前提需要创建模型检视模块对一个模型进行剪枝迭代剪枝序列化修剪过的模型修剪再参量化修剪模型中的多个参数全局剪枝使用自定义修剪功能扩展torch.nn.utils.prune摘要 最先进的深度学习技术依赖于难以部署的过度参数化模型。相反，已知生物神经网络使用高效的稀疏连接。为了在不牺牲精度的情
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2023-12-13 19:58:49
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文章目录1. 离散值特征的分类问题2. 连续值特征的分类问题1. 离散值特征的分类问题from collections import Counter,defaultdictimport numpy as npclass Node: def __init__(self,feat=-1,val=None,res=None,left=None,right=None): ...
原创
2021-08-04 10:17:32
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原标题：从零开始学Python【36】--决策树剪枝的来龙去脉还没关注？前言决策树的剪枝通常有两类方法，一类是预剪枝，另一类是后剪枝。预剪枝很好理解，就是在树的生长过程中就对其进行必要的剪枝，例如限制树生长的最大深度，即决策树的层数、限制决策树中间节点或叶节点中所包含的最小样本量以及限制决策树生成的最多叶节点数量等；后剪枝相对来说要复杂很多，它是指决策树在得到充分生长的前提下再对其返工修剪。常用的
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2024-06-11 14:26:06
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五、剪枝处理
过拟合：在决策树学习过程中，为了尽可能正确分类训练样本，结点划分过程将不断重复，有时会造成决策树分支过多，这时就可能会因训练样本学得太好，以致于把训练集自身的一些特点当作所有数据都具有的一般性质导致过拟合。
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2023-05-29 23:26:47
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假设有个数据，每一个数据由个特征构成，如下： feature_1 feature_2 feature_n value 1 ... 2 ... . . . . ...
原创
2021-07-16 09:41:32
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论文：https://arxiv.org/abs/1506.02626 代码：https://github.com/jack-willturner/DeepCompression-PyTorchhttps://github.com/Guoning-Chen/SimplePruning-PyTorch1 核心思想本文给出了一个模型剪枝的处理思路，如Fig.2所示，即将模型剪枝分为三步，分别为：按照常
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2024-08-15 13:50:21
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剪枝是一种常用的模型压缩策略。通过将模型中不重要的连接失效，实现模型瘦身的效果，并减少计算量。PyTorch中实现的剪枝方式有三种：局部剪枝全局剪枝自定义剪枝Pytorch中与剪枝有关的接口封装在torch.nn.utils.prune中。下面开始演示三种剪枝在LeNet网络中的应用效果，首先给出LeNet网络结构。import torch
from torch import nn
class
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2024-03-11 06:18:29
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2017 || Slimming-pytorch（剪枝）Official Code（torch）：https://github.com/liuzhuang13/slimming Paper : https://arxiv.org/abs/1708.06519Third party Code （pytorch）：https://github.com/mengrang/Slimming-pytorch
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2024-06-07 21:30:18
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