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剪枝是决策树发生过拟合后，为了降低模型复杂度，提高模型准确率的一种做法。可以分为自上而下和自下而上两种。常见的方法有：误差降低剪枝（REP）和代价复杂度剪枝（CCP）。
REP简单的来说就是对树的每一个结点进行剪枝，如果剪掉某个结点不会降低模型准确率，那么将其剪掉。这种启发式的做法实际上就是为了最大化准确率。
2022-03-15 07:46:37赞同 展开评论 打赏
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