决策树 预 剪枝 和后 剪枝 决策树 对训练集有很好的分类能力，但是对于未知的测试集未必有好的分类能力，导致模型的泛化能力弱，可能发生过拟合问题，为了防止过拟合问题的出现，可以对 决策树 进行 剪枝 。 剪枝 分为 预 剪枝 和后 剪枝 。 预 剪枝 ：就是在构建 决策树 的时候提前停止。比如指定树的深度最大为3，那么训练出来 决策树 的高度就是3, 预 剪枝 主要是建立某些规则限制 决策树 的生长，降低了过拟合的风险，降低了建树的时间，但是有可...

决策树 （Decision tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成 决策树 来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称 决策树 。 机器学习中， 决策树 是一个 预 测模型。它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分支叉路径则代表某个可能的属性值，而每个叶节点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。 决策树 仅有单...

决策树 预 剪枝 是在构建 决策树 时，在树的构建过程中，在 决策树 的节点分裂前进行判断，如果当前节点的分裂不能带来 决策树 泛化性能的提升，那么就停止分裂，将当前节点标记为叶子节点。Python实现 决策树 预 剪枝 的方法如下： 1. 定义一个阈值，当节点的样本数小于该阈值时，停止分裂。 2. 定义一个最大深度，当节点的深度达到该最大深度时，停止分裂。 3. 定义一个最小信息增益，当节点的信息增益小于该最小信息增益时，停止分裂。 4. 定义一个最小叶子节点样本数，当叶子节点的样本数小于该最小叶子节点样本数时，停止分裂。 在实现 决策树 预 剪枝 时，需要在 决策树 的构建过程中加入上述判断条件，当满足条件时，停止分裂，将当前节点标记为叶子节点。这样可以避免 决策树 的过拟合问题，提高 决策树 的泛化性能。