机器学习——决策树的剪枝

一、决策树剪枝

1.为什么要进行剪枝？

原因：上一篇博客是使用ID算法构建的决策树，而ID3算法构建的决策树可能存在以下问题：
① 不能对连续数据进行处理，只能通过连续数据离散化进行处理；
② 采用信息增益容易偏向取值较多的特征，准确率不如信息增益率；
③没有采用剪枝，决策树的结构可能过于复杂，容易出现过拟合。

2.什么是剪枝？

概念：剪枝主要是解决决策树出现的“过拟合”现象。剪枝就是通过某种判断，避免一些不必要的遍历过程。剪枝剪枝又分为预剪枝和后剪枝。

预剪枝：预剪枝，就是将即将发芽的分支“扼杀在萌芽状态”即在分支划分前就进行剪枝判断，如果判断结果是需要剪枝，则不进行该分支划分。

后剪枝（自底向上）：在分支划分之后，通常是决策树的各个判断分支已经形成后，才开始进行剪枝判断。

二、代码实现

1.数据集准备：在上一篇文章的数据下改进新的数据集：

动物名称	食性	毛发	生活环境	哺乳动物
猫科	肉	短毛	草原	是
爬行	肉	无	森林	否
爬行	杂	无	水里	否
两栖	草	多毛	草原	是
两栖	草	短毛	草原	是
猫科	杂	多毛	森林	是
两栖	草	无	森林	是
两栖	杂	无	水里	否
飞行	肉	无	水里	否
爬行	肉	无	水里	是
飞行	杂	短毛	森林	否
爬行	肉	无	森林	否
猫科	草	无	森林	是
爬行	肉	无	水里	否
飞行	草	无	森林	否
两栖	杂	无	水里	否
两栖	草	短毛	草原	是
猫科	肉	多毛	草原	是
飞行	杂食	短毛	海边	否

2.没有剪枝前的决策树

#树的可视化

decisionNodeStyle = dict(boxstyle="sawtooth"