1.Decision trees can be obtained by data mining methods but may suffer的简体中文翻译

1.Decision trees can be obtained by

1.Decision trees can be obtained by data mining methods but may suffer from overfitting. Suggest how to overcome this problem. (3marks)We can deal with the overfitting problem by pruning the decision tree.Prepruning: Stop growth in advance before the decision tree is fully grown.(1) We can limit the height of the tree.(2) We can use the classification index to limit the growth of the decision tree. If the next split_point segmentation does not reduce the error, we will stop the split_point segmentation.(3) we can Limit the number of point in the tree. For example, if a point has less than 100 samples, we will stop cutting the point.Postpruning: we can prune the subtree on a given split_point , and replace with leaves, to pruning the branch of the split_point.
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1.决策树可以通过数据挖掘方法获得,但可能会出现过拟合。建议如何克服这个问题。(3分)<br><br>我们可以通过修剪决策树来处理过拟​​合问题。<br>预剪枝:在决策树完全生长之前提前停止生长。<br>(1) 我们可以限制树的高度。<br>(2)我们可以使用分类索引来限制决策树的增长。如果下一次 split_point 分割没有减少误差,我们将停止 split_point 分割。<br>(3) 我们可以限制树中点的数量。例如,如果一个点的样本少于 100 个,我们将停止切割该点。<br>后修剪:我们可以修剪给定 split_point 上的子树,并替换为叶子,以修剪 split_point 的分支。
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1.决策树可以通过数据挖掘方法获得,但可能会出现过度拟合。建议如何克服这个问题。(3马克)<br>我们可以通过修剪决策树来处理过度拟合问题。<br>预调整:在决策树完全生长之前提前停止生长。<br>(1) 我们可以限制树的高度。<br>(2) 我们可以使用分类索引来限制决策树的增长。如果下一个分割点没有减少错误,我们将停止分割点分割。<br>(3) 我们可以限制树中的点数。例如,如果一个点的样本少于100个,我们将停止切割该点。<br>后期修剪:我们可以修剪给定分割点上的子树,并替换为树叶,以修剪分割点的分支。
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1.决策树可以通过数据挖掘方法获得,但可能会遭受过度拟合。建议如何克服这个问题。(3马克)我们可以通过修剪决策树来解决过拟合问题。预学习:在决策树完全生长之前提前停止生长。(1)我们可以限制树的高度。(2)我们可以用分类指数来限制决策树的增长。如果下一次分割点分割没有减少错误,我们将停止分割点分割。(3)我们可以限制树中的点数。例如,如果一个点的样本少于100个,我们将停止切割该点。后修剪:我们可以修剪给定split_point上的子树,并用叶子替换,以修剪split_point的分支。
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