# R语言中的prune剪枝
在机器学习中，决策树是一种常见的预测模型，它通过树形结构来表示决策规则。在构建决策树模型时，为了避免过拟合，需要对决策树进行剪枝。在R语言中，我们可以使用prune函数来进行剪枝操作。
## 什么是剪枝
剪枝是指在决策树构建完成后，对决策树的一些分支或叶节点进行去除，以降低模型的复杂度，提高泛化能力。剪枝的目的是为了在保持模型预测准确性的前提下，减少模型的复杂度
POSTSCRIPT语言中有许多操作符用于制定程序内流的控制。我们在前一章使用了一个repeat运算。所有的控制操作符都使用了之前简要提到的对象类型，即函数，用于我们调用。7.1、函数函数（既过程）是一个数组，其内容由解析器执行。当解析器在程序中遇到一系列对象（值和名称）时，它执行与这些指令相应的操作，将对象放在堆栈上，查找和执行操作符和过程。但是如果一系列对象用括号括起来，则不会立即执行，而是放
摘要: 仅用于记录R语言学习过程：内容提要： 缺失值的识别与处理；异常值与重复值的处理正文：缺失值的识别与处理导读： > x <- c(1,2,3,NA,NA,4)> mean(x)[1] NA> sum(x)[1] NA> mean(x,na.rm = TRUE)[1] 2.5>
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2023-09-13 13:12:03
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文章目录1. 悲观锁存在的问题2. 通过CAS实现乐观锁3. 不可重入的自旋锁4. 可重入的自旋锁 问题： 1、乐观锁和悲观锁的理解及如何实现，有哪些实现方式？ 2、什么是乐观锁和悲观锁？ 3、乐观锁可以重入吗？ 4、什么是自旋锁？1. 悲观锁存在的问题独占锁其实就是一种悲观锁，java的synchronized是悲观锁。悲观锁可以确保无论哪个线程持有锁，都能独占式访问临界区。虽然悲观锁的逻辑非
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2023-07-19 16:06:20
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# 决策树剪枝
## 简介
决策树是一种常用的机器学习算法，可以用于分类和回归问题。它通过构建一个树状结构，根据不同的特征将数据集划分为不同的类别。在构建决策树时，为了避免过拟合问题，常常采用剪枝技术。决策树剪枝是通过去除一些决策树的分支或子树，从而减少模型复杂度，提高泛化能力。
## 剪枝方法
决策树剪枝方法主要有预剪枝和后剪枝两种。
### 预剪枝
预剪枝是在构建决策树的过程中进行剪枝。
原创
2023-07-23 08:50:15
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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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1 决策树算法1.1 决策树简介1.1.1 什么是决策树决策树主要有二元分支和多元分支.判定树内部结点是决策节点: 对某个属性的一次测试分支: 每条边代表一个测试结果.叶子: 代表某个类或者类的分布决策条件-决策路径-叶子(结果)代表分类决策树的数学模式解题思路:
贪心的算法 greedy solution不是最好的树,全局最优解当前的树里面找最好的树,局部最优解.1.1.2 决策树的决策
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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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
借一下周老师的图。决策树可以用于数值型因变量的预测和离散型因变量的分类。其中第一个难点就是节点字段的选择，究竟该以数据的哪个类型作为节点呢？节点字段的选择这里首先引入一个信息增益的概念，也就是信息熵。延伸的感念有信息熵、基尼指数，核心思想都是将数据中的根节点挑选出来。信息增益的缺点是会偏向于取值较多的字段，信息增益率就是在信息增益的基础上增加了惩罚函数。而基尼指数就是适用于预测连续性因变量。决策树
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2023-06-25 15:23:02
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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
tail(iris)
library(rpart)
data("iris")#加载数据
attach(iris)#简化过程，即不使用$也可以访问iris
s<-sample(nrow(iris),size=120,replace=F)
#使用sample进行随机抽样从第1行到nrow的iris
#从中抽出120行，replace=F是不放回的抽样
#默认是按照column（列）抽样，这里我们
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2023-05-23 16:18:56
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R语言代码 rm(list=ls())
setwd("C:/Users/Administrator/Desktop/R语言与数据挖掘作业/实验3-决策树分类")
inputfile=read.csv(file="./bank-data.csv",header=TRUE)
#age
for(i in 1:length(inputfile$age))
inputfile$age[i]=if
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2023-08-31 20:54:20
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常见决策树 简述决策树构建过程构建根节点，将所有训练数据都放在根节点选择一个最优特征，按照这一特征将训练数据集分割成子集，使得各个子集有一个在当前条件下最好的分类如果子集非空，或子集容量未小于最少数量，递归1，2步骤，直到所有训练数据子集都被正确分类或没有合适的特征为止详述信息熵计算方法及存在问题 其中，D为数据全集，C为不同因变量类别k上的子集(传统意义上的y的
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2023-08-31 09:51:13
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一颗决策树包含一个根结点、若干个内部结点和若干个叶结点；叶结点对应于决策结果，其他每个结点则对应于一个属性测试；每个结点包含的样本集合根据属性测试的结果被划分到子结点中；根结点包含样本全集。从根结点到叶结点的路径对应于了一个判定测试序列。目的：为了产生一颗泛化能力强，即处理未见示例能力强的据决策树。特别注意几点：1）通常所说的属性是离散，若属性是连续，则要把属性离散化，最简单的是是采用二分法（找划
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2023-09-07 16:08:37
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目录决策树的修剪决策树规则提取决策树算法小结R语言小例子在上一篇我们介绍了，决策树的数据准备与决策树的生长，也用一个小例子手动计算了决策树的生长分支过程。常用的分支准则方法有三种：信息增益、信息增益率、基尼系数。其实，这里问题就来了，决策树是可以不加限制的生长到有可能到很深的吗？当然是不行的，这就是这一节需要介绍的主要内容之一决策树的修剪，当然还会对决策树算法规律稍微总结一下，...
原创
2021-07-12 13:54:56
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目录决策树的修剪决策树规则提取决策树算法小结R语言小例子在上一篇我们介绍了，决策树的数据准备与决策树的生长，也用一个小例子手动计算了决策树的生长分支过程。常用的分支准则方法有三种：信息增益、信息增益率、基尼系数。其实，这里问题就来了，决策树是可以不加限制的生长到有可能到很深的吗？当然是不行的，这就是这一节需要介绍的主要内容之一决策树的修剪，当然还会对决策树算法规律稍微总结一下，...
原创
2021-07-13 13:55:06
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原创
2023-02-07 11:41:39
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个人认为：αβ剪枝就是为了减少子节点比较，目的就是为了走哪条路（或者说是出哪张牌）能最稳妥的，能赢得绝对到手的钱。（其实懂了你就可以知道，这是可以赢的概率）第一步 “比较” ，理解它本身是一个树结构，这棵树是一层最大值，一层最小值，以此类推。最大值一层就是取子节点最大值。最小值一层就是取子节点最小值。第二步 “剪枝” ，在第一步的基础上理解，左节点已经确认取值范围后，是否还需要继续判断右节点，如果
