如何通過(guò)剪枝解決決策樹(shù)的過(guò)擬合問(wèn)題

決策樹(shù)是一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，用于解決分類和回歸問(wèn)題。決策樹(shù)模型通過(guò)樹(shù)狀結(jié)構(gòu)的決策規(guī)則來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)，但在構(gòu)建決策樹(shù)時(shí)，常常會(huì)出現(xiàn)過(guò)擬合的問(wèn)題，即模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)出色，但在未見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。

過(guò)擬合的威脅

在機(jī)器學(xué)習(xí)中，過(guò)擬合是一個(gè)常見(jiàn)的問(wèn)題，它指的是模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，但泛化到未見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)時(shí)卻表現(xiàn)不佳。這是因?yàn)闆Q策樹(shù)往往會(huì)努力盡可能精確地?cái)M合每個(gè)訓(xùn)練樣本，導(dǎo)致生成的樹(shù)太復(fù)雜，捕捉到了噪聲和訓(xùn)練集中的隨機(jī)變化，而不僅僅是真實(shí)的數(shù)據(jù)模式。

決策樹(shù)剪枝：解救模型過(guò)擬合

決策樹(shù)剪枝是一種降低決策樹(shù)復(fù)雜度的技術(shù)，有助于防止在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上的過(guò)度擬合。剪枝的目標(biāo)是去除一些決策樹(shù)的分支（或稱為決策規(guī)則），以降低樹(shù)的深度和復(fù)雜性，從而提高模型的泛化能力。簡(jiǎn)而言之，剪枝通過(guò)減少對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中特定情況的過(guò)度擬合來(lái)實(shí)現(xiàn)模型的更廣泛適用性。

1. 前剪枝

前剪枝是在決策樹(shù)構(gòu)建的過(guò)程中，在分裂節(jié)點(diǎn)之前就采取措施，以防止樹(shù)變得過(guò)于復(fù)雜。前剪枝方法包括設(shè)置最大深度、最小葉子節(jié)點(diǎn)數(shù)或分裂節(jié)點(diǎn)所需的最小樣本數(shù)。通過(guò)這些條件限制，我們可以在樹(shù)的生長(zhǎng)過(guò)程中避免不必要的分支，從而減小過(guò)擬合的風(fēng)險(xiǎn)。

示例： 在一個(gè)婚戀網(wǎng)站的數(shù)據(jù)集中，我們使用決策樹(shù)來(lái)預(yù)測(cè)用戶是否會(huì)發(fā)起第二次約會(huì)。前剪枝可以限制決策樹(shù)的深度，確保不會(huì)針對(duì)過(guò)小的數(shù)據(jù)子集生成過(guò)多的分支，從而提高模型的泛化能力。

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 創(chuàng)建一個(gè)決策樹(shù)分類器，并設(shè)置最大深度為5
tree_classifier = DecisionTreeClassifier(max_depth=5)

# 訓(xùn)練模型
tree_classifier.fit(X_train, y_train)

# 在測(cè)試集上進(jìn)行預(yù)測(cè)
y_pred = tree_classifier.predict(X_test)

2. 后剪枝

后剪枝是在構(gòu)建完整決策樹(shù)之后，通過(guò)刪除不必要的分支來(lái)減小樹(shù)的復(fù)雜性。后剪枝方法首先構(gòu)建一個(gè)完全生長(zhǎng)的決策樹(shù)，然后通過(guò)計(jì)算分支的不純度（如基尼不純度或熵），并對(duì)比不同剪枝方案的性能，選擇合適的分支進(jìn)行剪枝。雖然這種方法更計(jì)算密集，但通常能夠獲得更精確的剪枝結(jié)果。

示例： 在醫(yī)療診斷中，我們使用決策樹(shù)來(lái)預(yù)測(cè)患者是否患有特定疾病。后剪枝可以幫助我們?nèi)コ切?duì)最終診斷沒(méi)有顯著貢獻(xiàn)的分支，使模型更容易理解和解釋。

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.tree import _tree

def prune_index(inner_tree, index, threshold):
    if inner_tree.value[index].min() < threshold:
        # 將子樹(shù)葉子節(jié)點(diǎn)設(shè)置為空
        inner_tree.children_left[index] = _tree.TREE_LEAF
        inner_tree.children_right[index] = _tree.TREE_LEAF

# 創(chuàng)建一個(gè)決策樹(shù)分類器，并訓(xùn)練完整樹(shù)
tree_classifier = DecisionTreeClassifier()
tree_classifier.fit(X_train, y_train)

# 設(shè)置剪枝的閾值
prune_threshold = 0.01

# 后剪枝
prune_index(tree_classifier.tree_, 0, prune_threshold)

# 在測(cè)試集上進(jìn)行預(yù)測(cè)
y_pred = tree_classifier.predict(X_test)

區(qū)別與總結(jié)

前剪枝和后剪枝都可以用來(lái)解決決策樹(shù)的過(guò)擬合問(wèn)題，但它們?cè)趯?shí)施上有一些區(qū)別：

• 前剪枝是在決策樹(shù)構(gòu)建的過(guò)程中采取的措施，它可以在樹(shù)的生長(zhǎng)過(guò)程中避免不必要的分支，從而限制了復(fù)雜性。

• 后剪枝是在完整決策樹(shù)構(gòu)建后進(jìn)行的，通過(guò)刪除不必要的分支來(lái)減小樹(shù)的復(fù)雜性，通常需要計(jì)算不純度并比較不同剪枝方案的性能。文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-729439.html

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