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决策树中避免过度拟合的方法 被引量：2
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作者 王黎明 刘华 《软件导刊》 2006年第10期80-82,共3页
通过学习训练数据集来构造分类树的策略可能无法达到最好的泛化性能。随机噪声和某些决策仅基于少量训练数据的情况都会导致决策树的分类精度下降,并且过度拟合训练数据集。避免过度拟合主要是通过对树的剪枝来实现,包括预剪枝和后剪枝... 通过学习训练数据集来构造分类树的策略可能无法达到最好的泛化性能。随机噪声和某些决策仅基于少量训练数据的情况都会导致决策树的分类精度下降,并且过度拟合训练数据集。避免过度拟合主要是通过对树的剪枝来实现,包括预剪枝和后剪枝。后剪枝方法有很多种,主要从计算复杂性、误差估计和算法理论基础角度分析其中的REP、MEP和规则后剪枝算法。 展开更多
关键词 噪声 过度拟合 误差 后剪枝 降低误差剪枝 最小误差剪枝 规则后剪枝
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