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有关决策树的误差分析

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决策 Tree 分析提问时有哪些步骤？1.决策树的算法决策树的算法以树形结构表示数据分类的结果 。在决策 tree完美划分学习样本之前停止决策 tree的增长，决策 tree方法的关键步骤如下:1 .画决策 tree，而画决策 tree的过程，也是对未来各种可能发生的事件进行仔细思考和预测的过程 ， 并用树形图来表达这些情况，Draw 。

1、 决策树剪枝(DecisionTreePruning 决策树剪枝是对生成的树进行简化 ， 避免过拟合 。在决策 tree完美划分学习样本之前停止决策 tree的增长 。这种提前停止树木生长的方法称为预修剪法 。修剪是在构建决策树时执行的 。决策 tree的所有构造方法，只有在熵不能进一步减少的情况下，才会停止创建分支的过程 。为了避免过拟合，可以设置一个阈值，熵减少量小于这个阈值，即使熵可以进一步减少，分支创建也会停止 。

(1)作为叶节点或根节点被包括的样本的最小数量(2) 决策树的层数(3)在节点的经验熵小于某个阈值之后进行修剪 。在决策树生长完成后进行剪枝，得到决策的简化版 。后期修剪是目前最常见的做法 。后剪枝的剪枝过程是删除一些子树，然后用它们的叶节点替换 。由该叶节点标识的类别由多数原则确定 。

2、规则、 决策树和森林如果森林中的一棵树倒下了，但是没有人听到，它发出声音了吗？规则是一种以易于理解的方式组合知识模块的方法 。如果“客户有钱”，那么“他就会买我的产品” 。如果“体温超过37摄氏度”，那么“此人有病” 。决策规则广泛应用于医疗、银行、保险等领域，以及与客户打交道的具体流程中 。在一个规则中，人们区分前因或前提(一系列测试)和前因或结论 。

通常，这些前提是由“与”连接的，也就是说，如果我们要“推出”这个规则，也就是得到一个结论，那么所有的测试都必须通过 。如果“距离不到2英里”，“天气晴朗”，那就“走” 。测试可以针对类型变量的值(“晴天”)或对数值变量进行简单运算的结果(“距离小于2英里”) 。如果你想让人们明白，计算必须简单 。一个切实可行的改进是在同一个句子中加入前提为假时的分类 。
【有关决策树的误差分析】

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