什么是剪枝？ 剪枝是指将一颗子树的子节点全部删掉，根节点作为叶子节点，以下图为例： 为甚么要剪枝？ 决策树是充分考虑了所有的数据点而生成的复杂树，有可能出现过拟合的情况，决策树越复杂，过拟合的程度会越高。 考虑极端的情况，如果我们令所有的叶子节点都只含有一个
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2024-05-29 21:39:40
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1.Gini指数2.为什么要对决策树进行减枝？如何进行减枝？ 剪枝是决策树解决过拟合问题的方法。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，于是可能将训练样本学得太好，以至于把训练集自身的一些特点当作所有数据共有的一般特点而导致测试集预测效果不好，出现了过拟合现象。因此，可以通过剪枝来去掉一些分支来降低过拟合的风险。 决策树剪枝的基本策略有“预
一. 概述前面的一篇有一点得先说一下，决策树在优化过程中，有3个经典的算法，分别是ID3，C4.5，和CART。后面的算法都是基于前面算法的一些不足进行改进的，我们这次的Python学习教程就先跟大家讲ID3算法，后面会再说说它的不足与改进。二. 一个例子众所周知，早上要不要赖床是一个很深刻的问题。它取决于多个变量，我每天早上起床都在想今天能不能找个什么理由不上班啊~哈哈哈，下面就让我们看看小明的
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2023-09-02 11:13:10
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剪枝（pruning）的目的是为了避免决策树模型的过拟合。因为决策树算法在学习的过程中为了尽可能的正确的分类训练样本，不停地对结点进行划分，因此这会导致整棵树的分支过多，也就导致了过拟合。决策树的剪枝策略最基本的有两种：预剪枝（pre-pruning）和后剪枝（post-pruning）：预剪枝（pre-pruning）：预剪枝就是在构造决策树的过程中，先对每个结点在划分前进行估计，若果当前结点的
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2023-07-06 15:05:51
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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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3.1决策树的构造3.1.1信息增益划分数据的原则是：将无序的数据变得有序。 香农熵：定义为信息的期盼值，熵值越高，信息越混乱。 计算所有类别所有可能值包含的信息期望值：H = sum(-p(xi)*log2p(xi)) (1<=i<=n) n为分类的数目。 利用python3计算给定数据集香农熵from math import log
import operator
def cal
## Python实现决策树剪枝
作为一名经验丰富的开发者，我将会指导你如何在Python中实现决策树剪枝。首先，让我们看一下整个实现的流程，并逐步解释每个步骤需要做什么以及用到的代码。
### 流程
以下是实现决策树剪枝的整个流程：
| 步骤 | 操作 |
|------|--------------------------|
| 1 | 构
原创
2024-05-09 05:24:25
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总结了一下今天接触到的新概念，如果有问题欢迎大家指出来：
深度优先搜索（Depth-First-Search 简称 DFS）
深度优先搜索属于图算法的一种，其过程简要来说是对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止，而且每个节点只能访问一次.
小虎的理解是一条道走到黑，不撞墙不回头
广度优先搜索（Breadth-First-Search 简称 BFS）
广度优先搜索是一种盲目搜寻法，目的是系
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2019-04-21 09:30:47
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1 决策树的剪枝当输入的原始数据有较多的变量时，通过决策树算法生成的决策树可能会非常的庞大。这样的一颗决策树在训练集上有很好的表现，但是在测试集上的表现往往不甚理想，这样的问题也被叫做过拟合问题。面对这样的问题，一般所采用的处理方法是对决策树进行剪枝，常用的剪枝算法有REP、PEP、CCP等。本文详细介绍了三种剪枝算法，并配以计算实例。1.1 剪枝的有关概念1.1.1 决策树的过拟合问题决策树算法
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2024-01-08 15:48:54
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剪枝由于悲观错误剪枝PEP (Pessimistic Error Pruning)、代价-复杂度剪枝CCP (Cost-Complexity Pruning)、基于错误剪枝EBP (Error-Based Pruning)、最小错误剪枝MEP (Minimum Error Pruning)都是用于分类模型，故我们用降低错误剪枝REP ( Reduced Error Pruning)方法进行剪枝。它
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2023-07-29 22:25:05
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一、介绍决策树是一种常见的分类模型，在金融分控、医疗辅助诊断等诸多行业具有较为广泛的应用。决策树的核心思想是基于树结构对数据进行划分，这种思想是人类处理问题时的本能方法。决策树的主要优点：具有很好的解释性，模型可以生成可以理解的规则。可以发现特征的重要程度。模型的计算复杂度较低。决策树的主要缺点：模型容易过拟合，需要采用减枝技术处理。不能很好利用连续型特征。预测能力有限，无法达到其他强监督模型效果
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2023-10-17 22:40:19
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目录主要算法ID3 算法C4.5 算法CART(classification and regression)算法决策树剪枝主要算法ID3 算法核心思路：在决策树各个结点上应用信息增益准则选择特征，递归地构建决策树。
具体方法：(1)从根结点(root node)开始，对结点计算所有可能的特征的信息增益，然后选择信息增益最大的特征作为结点的特征，并由该特征的不同取值建立子结点；(2)再对子结点递归地
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2024-05-16 20:25:47
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# Python实现预剪枝决策树
决策树是一种广泛使用的分类和回归模型，其直观易懂、易于实现的特性使其在机器学习中占据了重要的地位。然而，决策树容易过拟合，尤其在树生长得较深或者数据特征较多时。因此，采用剪枝技术可以有效减少过拟合，提高模型的泛化能力。本文将探讨预剪枝技术，并用Python进行实现。
## 什么是预剪枝？
预剪枝是决策树生成过程中对树的生长加以限制，通过提前停止树的生长来避免
决策树预剪枝：决策树可以分成ID3、C4.5和CART。算法目的：决策树的剪枝是为了简化决策树模型，避免过拟合。剪枝类型：预剪枝、后剪枝预剪枝：在构造决策树的同时进行剪枝。所有决策树的构建方法，都是在无法进一步降低熵的情况下才会停止创建分支的过程，为了避免过拟合，可以设定一个阈值，熵减小的数量小于这个阈值，即使还可以继续降低熵，也停止继续创建分支。但是这种方法实际中的效果并不好。后剪枝是在决策树生
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2024-01-20 20:29:39
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摘要： 决策树是非常基础的算法，其不仅能够进行分类还可以进行回归处理，也就是回归树。要想提高决策树的性能还需要做好剪枝的工作。关键词： 回归树，剪枝1 回归树之前已经介绍过决策树的基本理论了：【机器学习】这份分类决策树算法介绍请收好！。回归树（regression tree），顾名思义是将决策树应用于回归问题当中的，直接也介绍过如何使用knn算法做回归分析。现在看看如何使用树模型来进行回归分析。使
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2023-11-14 18:50:09
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决策树的实现太...繁琐了。
如果只是接受他的原理的话还好说，但是要想用代码去实现比较糟心，目前运用了《机器学习实战》的代码手打了一遍，决定在这里一点点摸索一下该工程。
实例的代码在使用上运用了香农熵，并且都是来处理离散数据的，因此有一些局限性，但是对其进行深层次的解析有利于对于代码的运作，python语言的特点及书写肯定是有帮助的。
我们分别从每个函数开始：计算香农熵def calcShanno
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2024-07-25 14:29:50
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决策树算法，从名字中也可以理解到该算法是以树形结构建立模型的，该算法主要根据分层和分割的方式将预测变量空间划分为一系列简单区域。对某个给定的待预测的观测值，用它所属区域中训练的平均值或众数进行预测。决策树可以分为回归树和分类树，前者用于预测数值，后者用于预测类别。一、回归树我们若需要预测数值时，就需要使用到回归树。而创建回归树的步骤也就分为两大部分：1、将预测变量空间分割成i个不重叠的区域R_1,
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2023-08-16 16:18:43
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决策树是什么决策树是基于树结构来进行决策，这恰是人类在面临决策问题时一种很自然的处理机制。例如，我们要对“这是好瓜吗？”这样的问题进行决策时，通常会进行一系列的判断或“子决策”：我们先看“它是什么颜色？”，如果是“青绿色”，则我们再看“它的根蒂是什么形态？”，如果是“蜷缩”，我们再判断“它敲起来是什么声音？”，最后我们得出决策：这是一个好瓜。这个决策如图所示： &
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2023-08-08 10:43:56
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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
原创
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。
原创
2022-02-22 13:50:14
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