剪枝处理 口为什么剪枝 ●“剪枝”是决策树学习算法对付“过拟合”的主要手段 可通过“剪枝”来一定程度避免因决策分支过多，以致于把训练集自 身的一些特点当做所有数据都具有的一般性质而导致的过拟合 口剪枝的基本策略 ●预剪枝 。后剪枝 口判断决策树泛化性能是否提升的方法 ●留出法：预留一部分数据用作“验证集”以进行性能评估剪枝处理 p 为什么剪枝 l “剪枝”是决策树学习算法对付“过拟合”的主要手段 l 可通过“剪枝”来一定程度避免因决策分支过多，以致于把训练集自 身的一些特点当做所有数据都具有的一般性质而导致的过拟合 p 剪枝的基本策略 l 预剪枝 l 后剪枝 p 判断决策树泛化性能是否提升的方法 l 留出法：预留一部分数据用作“验证集”以进行性能评估