cart决策树的后剪枝策略

最新推荐文章于 2024-12-21 18:55:01 发布

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最新推荐文章于 2024-12-21 18:55:01 发布 · 526 阅读

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本文探讨了在cart决策树中后剪枝策略的重要性，旨在通过剪枝提高计算速度并防止过拟合。介绍了以节点纯度为基础的损失函数，用于确定何时进行剪枝，以及如何计算临界阈值进行最优子树的选择。剪枝过程从阈值最小的非叶子节点开始，通过独立测试数据集评估子树的性能。

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后剪枝策略一般要求我们先构建好决策树，使的得每个叶子节点都是纯的（只有一种结果）。然后再进行剪枝操作。

一般认为对构建好的决策树进行剪枝有几个好处。1 可以加快计算的速度 2 可以防止过拟合。其中2是更主要的原因。

那么怎样判断何时应当进行剪枝操作呢？一种很自然的想法是，当模型的复杂度超过它带来的准确率增益时，应当进行剪枝操作。可以将子树的损失函数定义为： $J(\Gamma ) = E(\Gamma ) + \lambda *|\Gamma |$ , 其中E( $\Gamma$ )表示以该节点为跟的子树的误差。| $\Gamma$ |则表示子树的节点个数。可以看出这个函数跟一般意义上的结构风险最小化的函数是一类的，都是采用误差加罚项的形式。