2.17.7 剪枝处理的作用及策略内容修订

2019-04-08 02:47:36 +08:00 · 2019-04-08 02:47:36 +08:00 · 5d80c7b95a
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 	惩罚参数：数据集D以特征A作为随机变量的熵的倒数。

 ### 2.17.7 剪枝处理的作用及策略？
-	剪枝处理是决策树学习算法用来解决过拟合的一种办法。
+	剪枝处理是决策树学习算法用来解决过拟合问题的一种办法。

 	在决策树算法中，为了尽可能正确分类训练样本， 节点划分过程不断重复， 有时候会造成决策树分支过多，以至于将训练样本集自身特点当作泛化特点， 而导致过拟合。 因此可以采用剪枝处理来去掉一些分支来降低过拟合的风险。 

-	剪枝的基本策略有预剪枝(prepruning)和后剪枝(postprunint)。
+	剪枝的基本策略有预剪枝（pre-pruning）和后剪枝（post-pruning）。

 	预剪枝：在决策树生成过程中，在每个节点划分前先估计其划分后的泛化性能， 如果不能提升，则停止划分，将当前节点标记为叶结点。