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从零开始学Python【36】--决策树剪枝的来龙去脉

往期回顾从零开始学Python【34】--CART决策树（理论部分）从零开始学Python【35】--CART决策树（实战部分）前言决策树的剪枝通常有两类方法，一类是预剪枝，另一类是后剪枝。...预剪枝很好理解，就是在树的生长过程中就对其进行必要的剪枝，例如限制树生长的最大深度，即决策树的层数、限制决策树中间节点或叶节点中所包含的最小样本量以及限制决策树生成的最多叶节点数量等；后剪枝相对来说要复杂很多...为了使读者明白该方法的剪枝过程，以下图中的决策树为例，介绍该剪枝法的具体操作步骤。 ? 1）将决策树的某个非叶子节点作为剪枝的候选对象（如图中的 ?...3）利用剪枝后的新树在测试数据集上进行预测，然后对比新树与老树在测试集上的误判样本量，如果新树的误判样本量低于老树的误判样本量，则将 ? 处的中间节点替换为叶节点，否则不进行剪枝。...棵新树中，再从中挑选出误判率最低的树作为最佳的决策树。如上介绍的三种决策树后剪枝方法都是比较常见的，其思路也比较通俗易懂，可惜的是sklearn模块并没有提供后剪枝的运算函数或“方法”。

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常见面试算法：树回归、树剪枝

另一个形式的剪枝需要使用测试集和训练集，称作后剪枝（postpruning）。 2.1、预剪枝(prepruning) 顾名思义，预剪枝就是及早的停止树增长，在构造决策树的同时进行剪枝。...但是这种方法实际中的效果并不好。 2.2、后剪枝(postpruning) 决策树构造完成后进行剪枝。剪枝的过程是对拥有同样父节点的一组节点进行检查，判断如果将其合并，熵的增加量是否小于某一阈值。...使用算法：使用训练出的树做预测，预测结果还可以用来做很多事情 5、附加 Python 中 GUI 的使用 5.1、使用 Python 的 Tkinter 库创建 GUI 如果能让用户不需要任何指令就可以按照他们自己的方式来分析数据...5.2、用 Tkinter 创建 GUI Python 有很多 GUI 框架，其中一个易于使用的 Tkinter，是随 Python 的标准版编译版本发布的。...两种剪枝方法分别是预剪枝（在树的构建过程中就进行剪枝）和后剪枝（当树构建完毕再进行剪枝），预剪枝更有效但需要用户定义一些参数。 Tkinter 是 Python 的一个 GUI 工具包。

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决策树5：剪枝与sklearn中的决策树

对比未剪枝的决策树和经过预剪枝的决策树可以看出：预剪枝使得决策树的很多分支都没有“展开”，这不仅降低了过拟合的风险，还显著减少了决策树的训练时间开销和测试时间开销。...，所以随便标记一个类别），因此此时的决策树在验证集上的精度为57.1%（为剪枝的决策树为42.9%），所以后剪枝策略决定剪枝，剪枝后的决策树如下图所示： ?...接着考察结点 3 ，同样的操作，剪枝后的决策树在验证集上的精度为71.4%，没有提升，因此不剪枝；对于结点 1 ，剪枝后的决策树的精度为42.9%，精度下降，因此也不剪枝。...3.4 总结对比预剪枝和后剪枝，能够发现，后剪枝决策树通常比预剪枝决策树保留了更多的分支，一般情形下，后剪枝决策树的欠拟合风险小，泛华性能往往也要优于预剪枝决策树。...但后剪枝过程是在构建完全决策树之后进行的，并且要自底向上的对树中的所有非叶结点进行逐一考察，因此其训练时间开销要比未剪枝决策树和预剪枝决策树都大得多。

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决策树剪枝算法：REPPEPCCP算法

即使不存在过拟合，如果样本数量和分类数量是一个海量的级别，也需要预剪枝，因为计算资源不足以支撑生成完整的决策树，这也是强化学习中蒙特·卡罗尔树必须剪枝的原因。...顾名思义，树的剪枝就是剪掉树的一些枝叶，考虑一颗完整决策树的非叶结点枝（枝）代表着逻辑判断，也代表着分类后的子集。决策树的剪枝就是删掉一些不必要的逻辑判断，并且将子集合并。...预剪枝对于何时停止决策树生长有以下几种方法。当树达到一定深度时，停止树的生长。当达到当前结点的样本数量小于某个阈值的时候，停止树的生长。...如果新的决策树在验证集中的正确率较高，那么该子树就可以替换成叶子节点，从而达到决策树剪枝的目的。...,T_M\} 中选出一个最好的决策树参考文献百面机器学习-hulu 决策树的剪枝：REP/PEP/CCP算法决策树-剪枝算法（二）

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机器学习：对决策树剪枝

02 怎么剪枝上面谈到了决策树剪枝的必要性，通过剪枝提高，测试集上的数据在构建好的决策树上找到自己对应所属的叶子节点，即找到自己的对应分类。应该怎么做剪枝呢？...以上就是常用的在构建决策树时的同时，进行剪枝操作，因为是同时做，时间复杂度小，这种做法称为：预剪枝。还有，等决策树建立好了，我再修修补补一下，怎么修补？...这样比较下分裂Or不分裂谁的C值小，就选择谁，这种方法就是后剪枝，显然这种算法是在决策树构建完后，再花时间去剪枝，时间上肯定没有一边建立树，一边剪枝的效率高。...如果参数的max_depth = 4，那么得到的决策树如下所示： 05 总结以上我们分析了为什么需要对决策树剪枝，以及常见的剪枝策略都有哪些，以及在sklearn中如何可视化决策树，以及如何利用超参数剪枝决策树...目前决策树都是用于数据集的分类的，那么决策树可不可以用于回归呢？在用决策树回归时，存在以上所谓的剪枝操作或者有没有过拟合的风险呢？又怎么避免？欢迎关注明天的推送。

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LeetCode - 二叉树剪枝

给定二叉树根结点 root ，此外树的每个结点的值要么是...返回移除了所有不包含 1 的子树的原二叉树。 ( 节点 X 的子树为 X 本身，以及所有 X 的后代。)...: 输入: [1,0,1,0,0,0,1] 输出: [1,null,1,null,1] 示例3: 输入: [1,1,0,1,1,0,1,0] 输出: [1,1,0,1,1,null,1] 说明: 给定的二叉树最多有...每个节点的值只会为 0 或 1 。...即首先调用hasOne(TreeNode)方法判断根节点及其子树是否有1，如果没有，那么就认为该树不符合要求，置为空；如果有1，那么就再接着判断左右子树是否符合要求。

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模型算法基础——决策树剪枝算法（一）

在决策树生成以后，常常出现过拟合的问题。这是因为如果决策树过于复杂，训练样本的每个属性（变量）都被详细的加以考虑，决策树的每个叶节点所覆盖的样本都是或接近“纯”的。...这种情况下，决策树往往对训练样本拟合的很好，但是拟合验证样本时效果却大打折扣。...模型也是一样，我们更希望它能够体现规律性的东西，而不是训练样本中的细节。这时，对决策树进行剪枝就成为了一个必不可少的步骤。其实对决策树而言，相对于树的生成过程，剪枝的过程更为重要。...今天介绍一种后剪枝算法——误差降低剪枝(Reduced Error Pruning/REP)。误差降低剪枝是最简单粗暴的剪枝方法。首先用训练样本生成决策树后，自下而上对于每个节点决定是否修剪该节点。...可以看到最终T4节点下的全部子树都被删除。误差降低剪枝使用了和训练样本独立的验证样本，由于验证样本没有参与决策树的生成过程，因此一定程度上可以解决过拟合问题，但也可能会产生过剪枝的问题。

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决策树之剪枝原理与CART算法

决策树学习笔记（二）前言继续关于决策树的内容，本篇文章主要学习了决策树的剪枝理论和基于二叉树的CART算法。...主要内容：理解决策树损失函数的定义以及物理含义基尼指数的主要两个作用理解CART剪枝原理，以及它的基本假设和核心思想决策树的剪枝上篇关于决策树的博文实现了ID3和C4.5算法，但我们并没有实现预测函数...决策树生成：基于训练数据集生成决策树，生成的决策树要尽量大； 2. 决策树剪枝：用验证数据集最已生成的树进行剪枝并选择最优子树，这时用损失函数最小作为剪枝的标准。...前文已经提到了决策树的剪枝算法了，理所当然，我们是顺着这个思路来讲解下决策树剪枝的关键步骤。...---- CART剪枝算法实现原本想亲自实现一把CART的剪枝算法，但发现在现有代码的基础上，实现它需要比较好的python基础，然而本人在代码上的造诣尚浅，先占个位，待日后补上剪枝算法实现。

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模型算法基础——决策树剪枝算法（二）

在上一篇模型算法基础——决策树剪枝算法（一）中，我们介绍了误差降低剪枝(REP)，今天我们继续介绍另一种后剪枝算法——悲观错误剪枝(PessimisticError Pruning/PEP)。...悲观错误剪枝也是根据剪枝前后的错误率来决定是否剪枝，和REP不同的是，PEP不需要使用验证样本，并且PEP是自上而下剪枝的。...由于还是用生成决策树时相同的训练样本，那么对于每个节点，剪枝后错分率一定是会上升的，因此在计算错分率时需要加上一个经验性的惩罚因子1/2。...假设T表示考虑是否剪枝的某节点，t表示该节点下的叶子节点，N(t)表示节点t覆盖的样本个数，e(t)表示节点t的错分样本个数，那么节点T的错分率：也就是说，每一个样本有E(Tt)的概率分类正确，1-...悲观错误剪枝的准确度较高，且不需要分离训练样本和验证样本，对样本量较少的情况比较有利。同时，每棵子树最多只需要访问一次，效率较高。但是由于方向是自上而下，可能会造成某些不必要的剪枝。

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二叉树剪枝（递归）

题目给定二叉树根结点 root ，此外树的每个结点的值要么是 0，要么是 1。返回移除了所有不包含 1 的子树的原二叉树。...把只包含0的子树删除（断开）来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode-cn.com/problems/binary-tree-pruning 2.

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二叉树剪枝了解一下～

在之前的系列中。我们学习了DFS、BFS，也熟悉了平衡二叉树，满二叉树，完全二叉树，BST（二叉搜索树）等概念。在本节中，我们将学习一种二叉树中常用的操作 —剪枝。...因为完全生长的决策树，每个节点只会包含一个样本。所以我们就需要对决策树进行剪枝操作，来提升整个决策模型的泛化能力（ML概念）......01、剪枝概述假设有一棵树，最上层的是root节点，而父节点会依赖子节点。如果现在有一些节点已经标记为无效，我们要删除这些无效节点。...如果无效节点的依赖的节点还有效，那么不应该删除，如果无效节点和它的子节点都无效，则可以删除。剪掉这些节点的过程，称为剪枝，目的是用来处理二叉树模型中的依赖问题。我们还是通过一道题目来进行具体学习。...02、题目分析第814题：二叉树的剪枝给定二叉树根结点 root ，此外树的每个结点的值要么是 0，要么是 1。返回移除了所有不包含 1 的子树的原二叉树。

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春意盎然，适合“二叉树剪枝”

---- 清明假期第 1 天，日日新更文继续 ^_^ 天气正好，树木繁茂，不如来道二叉树的 —— 二叉树剪枝题~ 题：给你二叉树的根结点 root ，此外树的每个结点的值要么是 0 ，要么是 1...返回移除了所有不包含 1 的子树的原二叉树。节点 node 的子树为 node 本身加上所有 node 的后代。...1,0,1,0,0,0,1] 输出：[1,null,1,null,1] 示例 3：输入：root = [1,1,0,1,1,0,1,0] 输出：[1,1,0,1,1,null,1] 【解题思路】题目要求剪除二叉树中所有节点的值为...0 的子树，那么怎么知道当前二叉树所有节点的值为0，使用后序遍历无疑了；递归只需要考虑当前节点需要做什么事情，当前节点能否被剪枝取决于左右子树及当前节点的值；这道题的难点在于要一直剪枝，直到没有值为...0的情况下，即可剪枝 if (!

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漫画：二叉树系列第八讲（二叉树的剪枝）

在之前的系列中。我们学习了DFS、BFS，也熟悉了平衡二叉树，满二叉树，完全二叉树，BST（二叉搜索树）等概念。在本节中，我们将学习一种二叉树中常用的操作 -- 剪枝。...因为完全生长的决策树，每个节点只会包含一个样本。所以我们就需要对决策树进行剪枝操作，来提升整个决策模型的泛化能力（ML概念）......01 剪枝概述假设有一棵树，最上层的是root节点，而父节点会依赖子节点。如果现在有一些节点已经标记为无效，我们要删除这些无效节点。...如果无效节点的依赖的节点还有效，那么不应该删除，如果无效节点和它的子节点都无效，则可以删除。剪掉这些节点的过程，称为剪枝，目的是用来处理二叉树模型中的依赖问题。...我们通过题目来进行具体学习： 02 第814题：二叉树的剪枝第814题：给定二叉树根结点 root ，此外树的每个结点的值要么是 0，要么是 1。返回移除了所有不包含 1 的子树的原二叉树。

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【机器学习】决策树算法理论：算法原理、信息熵、信息增益、预剪枝、后剪枝、算法选择

决策树概念通过不断的划分条件来进行分类，决策树最关键的是找出那些对结果影响最大的条件，放到前面。我举个列子来帮助大家理解，我现在给我女儿介绍了一个相亲对象，她根据下面这张决策树图来进行选择。...预剪枝和后剪枝树的层级和叶子节点不能过于复杂，如果过于复杂，会导致过拟合现象（过拟合：训练时得分很高，测试时得分很低）。...预剪枝和后剪枝都是为了防止决策树太复杂的手段 5.1 预剪枝在决策树的建立过程中不断调节来达到最优，可以调节的条件有：（1）树的深度：在决策树建立过程中，发现深度超过指定的值，那么就不再分了...优点：预剪枝可以有效降低过拟合现象，在决策树建立过程中进行调节，因此显著减少了训练时间和测试时间；预剪枝效率比后剪枝高。...5.2 后剪枝在决策树建立完成之后再进行的，根据以下公式： C = gini(或信息增益)*sample(样本数) + a*叶子节点个数 C表示损失，C越大，损失越多。

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二叉搜索树的范围和（二叉树遍历+搜索剪枝）

题目给定二叉搜索树的根结点 root，返回 L 和 R（含）之间的所有结点的值的和。...题目的意思，节点的值在[L, R]这个区间内，就加到结果里，求所有符合条件的节点值加和示例 1：输入：root = [10,5,15,3,7,null,18], L = 7, R = 15 输出：...32 示例 2：输入：root = [10,5,15,3,7,13,18,1,null,6], L = 6, R = 10 输出：23 提示：树中的结点数量最多为 10000 个。...解题递归+剪枝二叉搜索树具有左子树所有值小于根节点，右子树大于根节点根据以上性质，注意递归法的剪枝 ?...else if(root->val > R) {//右子树都大于R，砍了 sumLR(root->left,L,R,sum); } } }; 中序遍历循环+剪枝

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基础扫盲：二叉树系列第三讲（二叉树的剪枝）

在本节中，我们将学习一种二叉树中常用的操作 -- 剪枝。这里额外说一点，就本人而言，对这个操作以及其衍化形式的使用会比较频繁。...所以我们就需要对决策树进行剪枝操作，来提升整个决策模型的泛化能力（ML概念）... 听不懂也没关系，简单点讲，就是我觉得这个很重要，或者每道算法题都很重要。...01 剪枝概述 ? 假设有一棵树，最上层的是root节点，而父节点会依赖子节点。如果现在有一些节点已经标记为无效，我们要删除这些无效节点。...如果无效节点的依赖的节点还有效，那么不应该删除，如果无效节点和它的子节点都无效，则可以删除。剪掉这些节点的过程，称为剪枝，目的是用来处理二叉树模型中的依赖问题。...我们通过题目来进行具体学习： 02 第814题：二叉树的剪枝第814题：给定二叉树根结点 root ，此外树的每个结点的值要么是 0，要么是 1。返回移除了所有不包含 1 的子树的原二叉树。

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决策树学习笔记（二）：剪枝，ID3，C4.5

决策树的生成决策树的剪枝决策树三种算法概况总结 ▍决策树的生成决策树的生成其实就是不断地向下构建决策树节点，最终形成一颗完整的决策树模型。...设置判断标准，设置递归的停止条件，归纳并实现决策树的不断生成。递归方面的内容也可以参考：如何用Python递归地思考问题？下图就是用递归生成一颗完整决策树的过程。 ?...else 14: 以 TreeGenerate(Dv, A\{a*}) 为分支结点; 15: end if 16: end for } 使用Python...后剪枝：相比预剪枝，后剪枝的优点是：1)后剪枝决策树通常比预剪枝决策树保留了更多的分支；2)后剪枝决策树的欠拟合风险很小，泛化性能往往优于预剪枝决策树。...后剪枝的缺点是：1)决策树训练时间开销比未剪枝决策树和预剪枝决策树都要大的多。以上就是决策树中比较关键的三个步骤：特征选择，树生成，树剪枝。

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决策树学习笔记（二）：剪枝，ID3，C4.5

决策树的生成决策树的剪枝决策树三种算法概况总结 ▍决策树的生成决策树的生成其实就是不断地向下构建决策树节点，最终形成一颗完整的决策树模型。...设置判断标准，设置递归的停止条件，归纳并实现决策树的不断生成。递归方面的内容也可以参考：如何用Python递归地思考问题？下图就是用递归生成一颗完整决策树的过程。 ?...: else 14: 以 TreeGenerate(Dv, A\{a*}) 为分支结点; 15: end if 16: end for } 使用Python...后剪枝：相比预剪枝，后剪枝的优点是：1)后剪枝决策树通常比预剪枝决策树保留了更多的分支；2)后剪枝决策树的欠拟合风险很小，泛化性能往往优于预剪枝决策树。...后剪枝的缺点是：1)决策树训练时间开销比未剪枝决策树和预剪枝决策树都要大的多。以上就是决策树中比较关键的三个步骤：特征选择，树生成，树剪枝。

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机器学习基础：可视化方式理解决策树剪枝

看了一些市面上的经典教材，感觉决策树剪枝这一部分讲的都特别晦涩，很不好理解。...阅读本文前，可以顺便回顾一下前文：机器学习基础：决策树的可视化剪枝如果不对决策树设置任何限制，它可以生成一颗非常庞大的树，决策树的树叶节点所覆盖的训练样本都是“纯”的。...要解决这个问题就需要对决策树进行「剪枝」。剪枝的方案主流的有两种，一种是预剪枝，一种是后剪枝。所谓的预剪枝，即是在生成树的时候就对树的生长进行限制，防止过度拟合。...式中唯一的未知变量是正则化参数 α ，其值越大，就意味着剪枝力度越大。当 α 从 0 慢慢增大到 ∞ 时，最优子树会慢慢从最开始的整体树，一点一点剪枝，直到变成单结点树。...两种剪枝策略对比后剪枝决策树通常比预剪枝决策树保留了更多的分支；后剪枝决策树的欠拟合风险很小，泛化性能往往优于预剪枝决策树；后剪枝决策树训练时间开销比未剪枝决策树和预剪枝决策树都要大的多。

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Python 算法高级篇：回溯算法的优化与剪枝技巧

Python 算法高级篇：回溯算法的优化与剪枝技巧引言回溯算法是解决组合优化问题的一种经典方法。它通过逐步构建问题的解，同时利用剪枝技巧来减少搜索空间，从而提高算法的效率。...本篇博客将深入探讨回溯算法的原理，介绍回溯算法的优化方法和剪枝技巧，并提供详细的解释和示例。 ❤️ ❤️ ❤️ 1. 什么是回溯算法？回溯算法是一种通过尝试所有可能的候选解来解决问题的方法。...回溯算法的优化与剪枝技巧虽然回溯算法是一种强大的问题解决方法，但在处理复杂问题时，搜索空间可能会变得非常庞大，导致算法效率低下。为了提高回溯算法的效率，可以采用一些优化方法和剪枝技巧。...2.1 剪枝技巧剪枝是指在搜索过程中提前舍弃某些分支，以减小搜索空间。以下是一些常见的剪枝技巧： 2.1.1 可行性剪枝可行性剪枝是在构建候选解时，根据约束条件来排除那些明显不符合条件的选择。...总结回溯算法是一种强大的问题解决方法，但在处理复杂问题时，搜索空间可能会非常庞大。为了提高算法的效率，可以采用剪枝技巧和优化方法，如可行性剪枝、最优性剪枝、记忆化搜索和双向搜索。

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