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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## Python预剪枝的实现流程
### 1. 了解预剪枝的概念
预剪枝是一种在决策树构建过程中，在树的每个节点处估计该节点的分类错误率，如果估计该节点的分类错误率超过阈值，则停止该节点的进一步分裂，直接将该节点作为叶子节点输出。这样可以有效减少决策树的过拟合。
### 2. 导入所需库
在Python中，我们通常使用`scikit-learn`库来构建决策树模型。所以首先，我们需要导入`D
原创
2023-10-07 13:49:45
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剪枝——预剪枝、后剪枝
原创
2024-07-10 16:35:08
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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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在构建决策树模型时，为了提高效率和避免过拟合，预剪枝技术成为了一个重要的手段。本文将详细探讨如何在Python中实现预剪枝，包含背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、案例分析以及总结与展望。
## 背景描述
决策树是一种流行的机器学习算法，因其简单易懂、可解释性强而被广泛使用。然而，决策树在数据复杂或样本不足的情况下容易出现过拟合，导致泛化性能下降。预剪枝（Pre-Pruning）技术的引入
数据挖掘预剪枝是一个用于优化决策树算法的重要概念，旨在提高模型的泛化能力，减少过拟合的风险。预剪枝是在树的生长过程中，通过设置某些条件来提前终止树的分裂，避免生成过于复杂的模型。接下来，我将详细分享我在处理“数据挖掘预剪枝”问题过程中的一些观察和技巧。
## 版本对比
我们可以发现不同版本的预剪枝算法在特性上有显著差异。以下是对比展示：
```mermaid
quadrantChart
1 信息熵1.1 信息熵 事件越不确定熵越大，越确定熵越小，如果熵为0，表示这件事情一定发生，就好比你说了一句废话1.2 条件熵H(Y|X) = H(X,Y) - H(X)，在X发生的前提下，Y发生新带来的熵1.3 相对熵、互信息 我们的目标函数可以是极大似然估计求最大值，也可以是交叉熵求最小值2 决策树学习算法 建决策树就是建立一个熵不断降低的树2.1 三种决策树学习算法2.2 决策树的过拟合2
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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# 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
在树模型建模的过程中的树模型的超参数会影响模型的精度，那么如何调整超参数呢？可以提前限制模型的超参数，也可以在训练模型之后再调整。
原创
2022-09-17 08:53:08
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Python数据预处理概述对于数据分析而言，数据是显而易见的核心。但是并不是所有的数据都是有用的，大多数数据参差不齐，层次概念不清淅，数量级不同，这会给后期的数据分析和数据挖掘带来很大的麻烦，所以有必要进行数据预处理。数据预处理是指在对数据进行数据挖掘之前，先对原始数据进行必要的清洗、集成、转换、离散和规约等一系列的处理工作，已达到挖掘算法进行知识获取研究所要求的最低规范和标准。通常数据预处理包括
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2023-11-07 01:18:41
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目录一、划分特征的评价指标：二、决策树学习算法伪代码：三、决策树生成实例：四、Python实现ID3决策树：一、划分特征的评价指标：1、信息熵 Ent(D)：信息熵，是度量样本集合纯度的一种指标，Ent(D)的值越小，则样本集D的纯度越高；2、信息增益 Gain(D,a)：信息增益越大，则意味着使用属性a来划分所获得的“纯度提升”越大；ID3决策树算法就是基于信息增益来划分属性，下面介绍ID3决策
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2024-09-11 08:59:22
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决策树是一种用于分类和回归任务的非参数监督学习算法。它是一种分层
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2022-10-24 09:03:19
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问题引入决策树的过拟合的风险很大，因为理论上来说可以将数据完全分的开，如果树足够大，每个叶子节点就剩下了一个数据。那么，这就会造成模型在训练集上的拟合效果很好，但是泛化能力很差，对新样本的适应能力不足。所以，对决策树进行剪枝，可以降低过拟合的风险。那么大家都知道剪枝分为预剪枝和后剪枝，两者有啥差别呢？问题回答预剪枝预剪枝使得决策树的很多分支没有展开，也就是没有一步一步计算然后分裂下去了，这不仅降低
原创
2021-01-29 20:51:12
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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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大体过程 对层数进行剪枝 1、加载预训练的模型； 2、提取所需要层的权重，并对其进行重命名。比如我们想要第0层和第11层的权重，那么需要将第11层的权重保留下来并且重命名为第1层的名字； 3、更改模型配置文件（保留几层就是几），并且将第11层的权重赋值给第1层； 4、保存模型为pytorch_mod ...
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2021-08-27 14:31:00
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7.预测模型预测模型检验并识别现有数据中的模式，以预测未来的结果。构建预测模型包括应用统计技术来获取和显示公开数据中所包含的信息。决策树决策树是最通用的建模技术之一。该模型可以单独用于预测，也可以用作开发其他预测模型建模技术。例如，决策树可用于选择一组合适的变量，并将该组变量以提供给另一种建模技术，供气直接使用。 决策树也可以在建模后解释其工作原理，例如：解释模型是如何做出决定的。决策树非常直观，
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2023-11-12 11:38:24
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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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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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