决策树剪枝是机器学习中一种重要的优化技术，旨在通过移除决策树中的冗余节点来改善模型的性能。以下是一些关于决策树剪枝的基本概念和常用方法。
常用剪枝方法
预剪枝（Pre-pruning）
- 在决策树构建过程中，在每次添加新节点之前，先进行评估，如果新节点不能提供显著的提升，则不添加该节点。
- 示例代码：Python 代码示例
后剪枝（Post-pruning）
- 决策树完全构建后，从下往上遍历树，移除不重要的节点。
- 示例代码：Python 代码示例
剪枝目的
- 提高模型泛化能力：减少过拟合，使模型在未见数据上表现更好。
- 减少模型复杂度：简化模型，提高计算效率。
相关资源
Decision Tree Pruning