Python AI教程之十七：监督学习之决策数据（8）修剪决策树和实例

修剪决策树

决策树修剪是机器学习中的一项关键技术，用于通过减少过度拟合和提高对新数据的泛化来优化决策树模型。在本指南中，我们将探讨决策树修剪的重要性、其类型、实现及其在机器学习模型优化中的意义。

什么是决策树修剪？

决策树修剪是一种用于防止决策树过度拟合训练数据的技术。修剪旨在通过删除决策树中不能提供显著预测能力的部分来简化决策树，从而提高其推广到新数据的能力。

决策树修剪从过度拟合的决策树中删除不需要的节点，使其尺寸更小，从而实现更快、更准确、更有效的预测。

决策树修剪的类型

决策树修剪主要有两种类型：预修剪和后修剪。

预剪枝（提前停止）

有时，决策树的增长可以在变得过于复杂之前停止，这称为预剪枝。 重要的是防止训练数据的过度拟合，这会导致在接触新数据时性能不佳。

一些常见的预修剪技术包括：

• 最大深度：它限制决策树的最大深度。
• 每片叶子的最小样本数：设置每个叶节点的样本数的最小阈值。
• 每次分割的最小样本数：指定分割节点所需的最小样本数。
• 最大特征：限制考虑分割的特征数量。

通过早期修剪，我们可以得到一棵更简单的树，它不太可能过度拟合训练事实。