最小 成本複雜 修剪
修剪方式. 1.0.4.4.1.3. 前期修剪（預修剪）; 1.0.4.4.1.4. 後剪枝. 1.0.4.5. 剪枝演算法 ... 決策樹建立的過度複雜會導致無法很好的預測訓練集之外的資料。這稱作過擬 ... 基尼值的性質– 當每種預測值在該節點中的出現頻率都一樣時（最不純），Gini值最小。 – 當整個 ... 成本函式的確定是待深入研究的問題– 多屬性組合分類 ..., 会比较大，片面追求误判成本最小化必然产生过大的决策树。复杂参数α可以视为每多一个叶子节点而带来的复杂成本，Rα(T)实际上是在原来误判 ..., 当决策树自由生长的时候，误判成本R(T)可以降的很低，但是因为树“枝繁叶茂”，此时会比较大，片面追求误判成本最小化必然产生过大的决策树。复杂 ..., 节点拆分的最小样本（Minimum samples for a node split） ... 可以使用更复杂的修剪方法，例如成本复杂性修剪，其中使用学习参数（α）来权衡是否 ...,本數的葉節點，增強決策樹對於雜訊的忍受程度。方法包括最小成本複雜修剪. (minimal cost-complexity pruning, Breiman et al., 1984)，該做法同時考慮分類錯誤率以. , 算法自動選擇損失最小的那一個，具體到本例中就是乘客的性別。 ... 你還能使用其它更為成熟的修剪方法，比如成本複雜修剪（cost complexity ..., 葉子加點深度最小. 3. ... Cost-Complexity Pruning（CCP，代價複雜度剪枝) ... 該剪枝方法考慮將書上的每個節點作為修剪的候選物件，決定是否修剪 ..., 當決策樹自由生長的時候，誤判成本R(T)可以降的很低，但是因為樹「枝繁葉茂」，此時會比較大，片面追求誤判成本最小化必然產生過大的決策樹。複雜 ...,不純度的降低值為: 挑選擁有最大不純度的降低值、或吉尼係數Gini. A. (S)最小 ... CART使用成本複雜度修剪(Cost Complexity Pruning)方法，以. 決策樹的葉節點與 ... ,CART 決策樹是基於成本複雜性的事前修剪,C50 決策樹是基於錯誤的事後修剪 ... minCases:剪枝過程中觀測節點最小的觀測數,當觀測數小於此值就不再形成分支。
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