决策树(DT)是一种监督机器学习算法，用于解决分类和回归问题。让我们看看如何使用剪枝方法设计决策树。决策树分析是一种通用的预测性机器学习建模工具。它是机器学习中最简单和最有用的结构之一，决策树是通过使用根据不同标准拆分数据集的算法方法构建的。决策树是监督学习中常用的功能技术之一。但是在采用剪枝法设计决策树之前，需要了解它的概念。了解决策树决策树是一种用于解决分类和回归问题的监督式机器学习算法。决策树遵循一组嵌套的if-else语句条件来进行预测。由于决策树主要用于分类和回归，因此用于生长它们的算法称为CART（分类和回归树）。并提出了多种算法来构建决策树。决策树旨在创建一个模型，通过学习从数据特征推断出的简单决策规则来预测目标变量的值。决策树的每个节点代表一个决策。在上图中，根节点是深度为零的决策树图的起点。然后是做出二元决策的子/内部节点。最后是叶节点，用于对类别进行预测。有助于构建决策树的算法旨在根据变量及其属性预测目标变量。决策树的结构由从根节点到分支的二进制序列分割。为了使内容到达决策树中的叶节点，必须传递几个内部节点以检查所做的预测。构建决策树时的假设使用决策树时必须做出的一些假设是整个训练集是根。最好有分类特征值。在构建决策树模型之前使用离散值。属性值用于递归分布记录。统计方法用于确定哪些属性应该作为决策树的根节点或内部节点。使用积和(SOP)或析取范式在决策树中表示。一个类中的每个分支，从具有不同分支结尾的决策树的根到叶节点形成一个析取（和），而同一类形成值的合取（乘积）。为什么选择决策树？决策树遵循与人类在现实生活中做出决策相同的过程，使其更容易理解。这对于解决机器学习中的决策问题至关重要。它通常用于训练机器学习模型的原因是决策树有助于考虑问题的所有可能结果。此外，与其他算法相比，需要更少的数据清理。但是，决策树也有其局限性，即过拟合。决策树中的过度拟合过度拟合是决策树中的一个重要问题。如果允许决策树增长到其最大深度，它总是会过拟合训练数据。当决策树被设计为完全适合训练数据集中的所有样本时，就会发生过度拟合。因此，决策树最终会产生具有严格稀疏数据规则的分支，这会通过使用不属于训练集的样本来影响预测的准确性。决策树越深，决策规则的序列就越复杂。分配最大深度是简化决策树和处理过度拟合的最简单方法。但是如何以更精确的方式改进决策树模型呢？让我们找出来。如何通过修剪来防止决策树过度拟合？修剪是一种用于消除决策树中过度拟合的技术。它通过消除最弱的规则来简化决策树，进一步分为：预剪枝是指在早期通过设置约束来限制决策树的增长。为此，可以使用超参数调整来设置min_samples_split、min_samples_leaf或max_depth等参数。在构建决策树后使用后剪枝方法。当决策树变得很深并表明模型过度拟合时使用它。为此，决策树分支也将通过成本复杂度修剪来控制，例如max_samples_split和max_depth。修剪从未修剪的决策树开始。然后得到子树序列，通过交叉验证选出最好的子树序列。修剪确保子树是最优的很重要，即它具有更高的精度并且最优子树搜索在计算上易于处理。因此，修剪不仅应该减少过度拟合，还应该使决策树比未修剪的决策树更简单、更容易理解和更有效地解释，同时保持其性能。结论现在人们知道决策树是一种有监督的机器学习算法。与其他监督学习算法相比，决策树还可以用来解决分类和回归问题。决策树用于构建模型，以根据从先前训练数据导出的简单决策规则来预测变量值或类别。修剪有助于决策树做出精确的决策，同时降低其复杂性和设置约束。原标题：HowtoDesignaBetterDecisionTreeWithPruning，作者：MahipalNehra
