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首頁(yè)大數(shù)據(jù)時(shí)代決策樹剪枝，常用這2種方法
決策樹剪枝，常用這2種方法
2020-07-09
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前面我們了解了決策樹的概念，現(xiàn)在來了解一下決策樹剪枝?？赡軙?huì)有人問：為什么要剪枝?答案是：如果一棵決策樹完全生長(zhǎng)，那么這棵決策樹所對(duì)應(yīng)的每一個(gè)葉節(jié)點(diǎn)中只會(huì)包含一個(gè)樣本，就很有可能面臨過擬合問題，因此就需要我們對(duì)這棵決策樹進(jìn)行剪枝，以此來提高此決策樹模型的泛化能力。

一般情況下，可以使用以下兩類方法對(duì)決策樹進(jìn)行剪枝，縮小決策樹的規(guī)模:

一、預(yù)剪枝：

預(yù)剪枝的核心思想是在樹中節(jié)點(diǎn)進(jìn)行擴(kuò)展之前，先計(jì)算當(dāng)前的劃分是否能提升模型泛化能力，如果不能，則不再繼續(xù)生長(zhǎng)子樹。此時(shí)可能出現(xiàn)不同類別的樣本同時(shí)存于節(jié)點(diǎn)中的情況，可以通過使用多數(shù)投票的原則對(duì)該節(jié)點(diǎn)所屬類別進(jìn)行判斷。關(guān)于預(yù)剪枝何時(shí)停止決策樹的生長(zhǎng)，可以采用以下幾種方法：

(1) 當(dāng)樹達(dá)到一定深度的時(shí)候，停止樹的生長(zhǎng);

(2) 當(dāng)?shù)竭_(dá)當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的樣本數(shù)量比某個(gè)閾值小的時(shí)候，停止樹的生長(zhǎng);

(3) 計(jì)算決策樹的每一次分裂能否提升測(cè)試集的準(zhǔn)確度，當(dāng)提升程度小于某個(gè)閾值的時(shí)候，不再繼續(xù)生樹的長(zhǎng)。

預(yù)剪枝具有思想直接、算法簡(jiǎn)單、效率高等一系列特點(diǎn)，適合解決大規(guī)模數(shù)據(jù)的問題。但是，對(duì)于上述閾值，需要一定的經(jīng)驗(yàn)來進(jìn)行判斷。另外，預(yù)剪枝存在欠擬合風(fēng)險(xiǎn)。這是因?yàn)椋m然當(dāng)前的劃分會(huì)導(dǎo)致測(cè)試集準(zhǔn)確率降低或提升不高，但在之后的劃分中，準(zhǔn)確率會(huì)有顯著提升也不無(wú)可能。

二、后剪枝：

后剪枝的核心思想是先讓算法生成一顆完全生長(zhǎng)的決策樹，然后自底層向上計(jì)算是否進(jìn)行剪枝操作。后剪枝也需要通過在測(cè)試集上的準(zhǔn)確率來進(jìn)行判斷，如果剪枝之后，能夠提升準(zhǔn)確率，則進(jìn)行剪枝。

具體操作：

1.如果存在任一子集是一棵樹，則在該子集遞歸剪枝過程

2.計(jì)算不合并的誤差

3.如果合并會(huì)降低誤差的話，就將葉節(jié)點(diǎn)合并

在回歸樹一般用總方差計(jì)算誤差(即用葉子節(jié)點(diǎn)的值減去所有葉子節(jié)點(diǎn)的均值)。

相比于預(yù)剪枝，后剪枝的泛化能力更強(qiáng)，但是計(jì)算開銷會(huì)更大。

后剪枝方法： 錯(cuò)誤率降低剪枝(Reduced Error Pruning,REP)、悲觀剪枝(Pessimistic Error Pruning,PEP)、代價(jià)復(fù)雜度剪枝(Cost Complexity Pruning,CCP)、最小誤差剪枝(Minimum Error Pruning,MEP)、CVP(Critical Value Pruning)、OPP(Optimal Pruning)等。

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