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机器学习基础:可视化方式理解决策树剪枝

↑↑↑点击上方蓝字,回复资料,10个G的惊喜 看了一些市面上的经典教材,感觉决策树剪枝这一部分讲的都特别晦涩,很不好理解。本文以理论白话+具体案例的形式来讲清楚这个重要知识点,打好决策树这个基础,有助于理解之后我们要讲解的随机森林、gbdt、xgboost、lightgbm等模型。 阅读本文前,可以顺便回顾一下前文:机器学习基础:决策树的可视化 剪枝 如果不对决策树设置任何限制,它可以生成一颗非常庞大的树,决策树的树叶节点所覆盖的训练样本都是“纯”的。这样决策树在训练样本上非常精准,但是在测试集上就没那么好了。层数越多,叶结点越多,分的越细致,对训练数据分的也越深,越容易过拟合,导致对测试数据预测时反而效果差。要解决这个问题就需要对决策树进行「剪枝」。 剪枝的方案主流的有两种,一种是预剪枝,一种是后剪枝。 所谓的预剪枝,即是在生成树的时候就对树的生长进行限制,防止过度拟合。比如我们可以限制决策树在训练的时候每个节点的数据只有在达到一定数量的情况下才会进行分裂,否则就成为叶子节点保留。或者我们可以限制数据的比例,当节点中某个类别的占比超过阈值的时候,也可以停止生长。 下面我们重点讲后剪枝...

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