修剪决策树以避免过拟合

这段文字主要介绍了决策树模型中的一种名为“代价复杂度剪枝”的技术。这种技术可以用来控制模型的过拟合。

核心内容:

1. 过拟合问题: 决策树模型容易过拟合训练数据，导致在测试集上表现不佳。
2. 剪枝技术: 代价复杂度剪枝是一种优雅的控制过拟合的方法，它可以通过调整参数来控制树的复杂度。
3. 参数解释: 剪枝参数类似于正则化参数，默认值为0，表示不剪枝。可以通过增加参数值来剪枝，从而减少树的节点数量。
4. 交叉验证: 通过交叉验证来确定最佳的剪枝程度，以平衡过拟合和欠拟合。
5. 案例分析: 文中以一个具体的例子说明了剪枝的效果，通过剪枝，模型的交叉验证得分略有提升。

总结:

代价复杂度剪枝是一种有效控制决策树过拟合的技术，它可以通过调整参数来控制树的复杂度，并通过交叉验证来确定最佳的剪枝程度。

scikit-learn 0.22 中的新功能：决策树的剪枝以避免过拟合！ - 使用成本复杂度剪枝- 增加“ccp_alpha”以增加剪枝（默认值为 0）