
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。可能會有人問:為什么要剪枝?答案是:如果一棵決策樹完全生長,那么這棵決策樹所對應的每一個葉節(jié)點中只會包含一個樣本,就很有可能面臨過擬合問題,因此就需要我們對這棵決策樹進行剪枝,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決策樹進行剪枝,縮小決策樹的規(guī)模:
一、預剪枝:
預剪枝的核心思想是在樹中節(jié)點進行擴展之前,先計算當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)生長子樹。此時可能出現(xiàn)不同類別的樣本同時存于節(jié)點中的情況,可以通過使用多數(shù)投票的原則對該節(jié)點所屬類別進行判斷。關于預剪枝何時停止決策樹的生長,可以采用以下幾種方法:
(1) 當樹達到一定深度的時候,停止樹的生長;
(2) 當?shù)竭_當前節(jié)點的樣本數(shù)量比某個閾值小的時候,停止樹的生長;
(3) 計算決策樹的每一次分裂能否提升測試集的準確度,當提升程度小于某個閾值的時候,不再繼續(xù)生樹的長。
預剪枝具有思想直接、算法簡單、效率高等一系列特點,適合解決大規(guī)模數(shù)據(jù)的問題。但是,對于上述閾值,需要一定的經(jīng)驗來進行判斷。另外,預剪枝存在欠擬合風險。這是因為,雖然當前的劃分會導致測試集準確率降低或提升不高,但在之后的劃分中,準確率會有顯著提升也不無可能。
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的決策樹,然后自底層向上計算是否進行剪枝操作。后剪枝也需要通過在測試集上的準確率來進行判斷,如果剪枝之后,能夠提升準確率,則進行剪枝。
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.計算不合并的誤差
3.如果合并會降低誤差的話,就將葉節(jié)點合并
在回歸樹一般用總方差計算誤差(即用葉子節(jié)點的值減去所有葉子節(jié)點的均值)。
相比于預剪枝,后剪枝的泛化能力更強,但是計算開銷會更大。
后剪枝方法: 錯誤率降低剪枝(Reduced Error Pruning,REP)、悲觀剪枝(Pessimistic Error Pruning,PEP)、代價復雜度剪枝(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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