23、停止准则对分类模型规则质量的影响

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#停止准则 # 分类模型 # 规则质量

停止准则对分类模型规则质量的影响

1. 引言

在构建分类模型的过程中，停止准则是决定何时终止模型构建的关键因素之一。停止准则的选择不仅影响模型的复杂度，还对模型生成的规则质量有着至关重要的作用。本篇文章将深入探讨停止准则对分类模型规则质量的影响，特别是对置信度、支持度和规则长度的具体影响。通过实际案例和数据分析，我们将揭示如何选择合适的停止准则以优化分类模型的性能。

2. 停止准则的基本概念

停止准则是指在构建决策树或其他分类模型时，用来确定何时停止分裂节点的条件。常见的停止准则包括但不限于以下几种：

  • 节点样本数量 ：当某个节点的样本数量低于设定阈值时，停止分裂。
  • 规则置信度 ：当规则的置信度（confidence）达到或超过设定阈值时，停止分裂。
  • 规则支持度 ：当规则的支持度（support）达到或超过设定阈值时，停止分裂。
  • 树的深度 ：当树的深度达到设定的最大值时，停止分裂。

示例：停止准则的设置

准则类型 描述
节点样本数量 当节点样本数小于等于10时，停止分裂
规则置信度
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这是一个介绍一个论文的ppt里面是解释
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