本文共 834 字，大约阅读时间需要 2 分钟。

1.决策树剪枝

决策树是一种分类器，通过ID3，C4.5和CART等算法可以通过训练数据构建一个决策树。但是，算法生成的决策树非常详细并且庞大，每个属性都被详细地加以考虑，决策树的树叶节点所覆盖的训练样本都是“纯”的。因此用这个决策树来对训练样本进行分类的话，你会发现对于训练样本而言，这个树表现完好，误差率极低且能够正确得对训练样本集中的样本进行分类。训练样本中的错误数据也会被决策树学习，成为决策树的部分，但是对于测试数据的表现就没有想象的那么好，或者极差，这就是所谓的过拟合(Overfitting)问题。

决策树剪枝主要可以分为两种：预剪枝和后剪枝

预剪枝（Pre-Pruning）

在构造决策树的同时进行剪枝。所有决策树的构建方法，都是在无法进一步降低熵的情况下才会停止创建分支的过程，为了避免过拟合，可以设定一个阈值，熵减小的数量小于这个阈值，即使还可以继续降低熵，也停止继续创建分支。但是这种方法实际中的效果并不好，因为在实际中，面对不同问题，很难说有一个明确的阈值可以保证树模型足够好，当然在xgboost和lightGBM里面有一些参数例如min_child_weight也算是设置了分裂节点的权重值，像xgboost之类已经把过拟合写进损失函数中了，因此不需要有剪枝的过程。

后剪枝（Post-Pruning）

后剪枝的剪枝过程是删除一些子树，然后用其叶子节点代替，在剪枝过程中, 将一些子树删除而用叶节点代替,这个叶节点所标识的类别用这棵子树中大多数训练样本所属的类别来标识。

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。如果确实小，则这一组节点可以合并一个节点，其中包含了所有可能的结果。后剪枝是目前最普遍的做法。

剪枝作为决策树后期处理的重要步骤，是必不可少的。没有剪枝，就是一个完全生长的决策树，是过拟合的，需要去掉一些不必要的节点以使得决策树模型更具有泛化能力。

转载地址：http://owyki.baihongyu.com/