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20;权;权;20;权;;信息增益;;一个例子;一个例子 (续); 清晰
{1,2,3,4,5,6,8,10,15};;;;;剪枝
为了尽可能正确分类训练样本，有可能造成分支过多 ? 过拟合
可通过主动去掉一些分支来降低过拟合的风险
基本策略：
? 预剪枝 (pre-pruning): 提前终止某些分支的生长
? 后剪枝 (post-pruning): 生成一棵完全树，再“回头”剪枝;;预剪枝—不划分;预剪枝—划分后;预剪枝 (续);;预剪枝;后剪枝;纹理?;验证集精度
剪枝前: 3/7=42.9%;验证集精度
剪枝前: 3/7=42.9%
剪枝后: 4/7=57.1%;后剪枝 (续);后剪枝 (续);后剪枝 (续);后剪枝 (续);;预剪枝 vs. 后剪枝;连续值;;;包含 14 个样例，;一个例子;一个例子;;;轴平行 vs. 倾斜;;;
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本人专注于k12教育，英语四级考试培训，本人是大学本科计算机专业毕业生，专注软件工程计算机专业论文，也可承接计算机专业的C语言程序设计，Java开发，Python程序开发。
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