4.3 cart剪枝

学习目标

• 了解为什么要进行cart剪枝
• 知道常用的cart剪枝方法

1 为什么要剪枝

• 图形描述

  • 横轴表示在决策树创建过程中树的结点总数，纵轴表示决策树的预测精度。
  • 实线显示的是决策树在训练集上的精度，虚线显示的则是在一个独立的测试集上测量出来的精度。
  • 随着树的增长，在训练样集上的精度是单调上升的， 然而在独立的测试样例上测出的精度先上升后下降。

• 出现这种情况的原因：

  • 原因1：噪声、样本冲突，即错误的样本数据。
  • 原因2：特征即属性不能完全作为分类标准。
  • 原因3：巧合的规律性，数据量不够大。

2 常用的减枝方法

2.1 预剪枝

（1）每一个结点所包含的最小样本数目，例如10，则该结点总样本数小于10时，则不再分；

（2）指定树的高度或者深度，例如树的最大深度为4；

（3）指定结点的熵小于某个值，不再划分。随着树的增长， 在训练样集上的精度是单调上升的， 然而在独立的测试样例上测出的精度先上升后下降**。**

2.2 后剪枝：

后剪枝，在已生成过拟合决策树上进行剪枝，可以得到简化版的剪枝决策树。

3 小结

• 剪枝原因【了解】
  • 噪声、样本冲突，即错误的样本数据
  • 特征即属性不能完全作为分类标准
  • 巧合的规律性，数据量不够大。
• 常用剪枝方法【知道】
  • 预剪枝
    • 在构建树的过程中，同时剪枝
      • 限制节点最小样本数
      • 指定数据高度
      • 指定熵值的最小值
  • 后剪枝
    • 把一棵树，构建完成之后，再进行从下往上的剪枝