1、剪枝就是给决策树瘦身，这一步想实现的目标就是，不需要太多的判断，同样可以得到不错的结果之所以这么做，是为了防止“过拟合”Overfitting现象的发生 过拟合指的是模型的训练结果“太好了”，以至于在实际应用的过程中，会存在“死板”的情况，导致分类错误 欠拟合指的是模型的；5 修剪策略与复杂度控制 预修剪在决策树生成过程中设置深度限制或分裂条件，防止过拟合 后修剪在决策树生成后，通过代价函数平衡精度与复杂度，进行简化处理6 处理缺失数据的策略 删除直接删除含有缺失值的样本 推算使用某种方法推算缺失值 归类将缺失值归为一个特定类别进行处理；三决策树构建过程 数据预处理清洗数据，去除缺失值和异常值将分类变量如是否拥有学生身份是否对电脑有兴趣进行编码，转换为数值形式特征选择选择对预测目标有显著影响的特征，如年龄收入学生身份电脑兴趣等构建决策树使用递归的方式构建决策树，每次选择最优的特征进行划分，直到；暂无 请你用下面的例子来模拟下决策树的流程，假设好苹果的数据如下，请用 ID3 算法来给出好苹果的决策树红的信息增益为1大的信息增益为0 因此选择红的作为根节点，大没有用，剪枝数据分析实战45讲17 ，决策树上要不要去打篮球决策树来告诉你；#x2003#x2003决策树Decision Tree是一种基本的分类与回归方法，其模型呈树状结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程本质上，决策树模型就是一个定义在特征空间与类空间上的条件概率分布决策树学习通常包括三个步骤 特征选择 决策树的生成 和 决策树的修剪 #x2003#x2003分类决策树模型是一种描述对；决策树的步骤主要包括以下三个1 数据收集与处理 在构建决策树之前，首先需要收集相关的数据这些数据可能来自不同的来源，如市场调查历史记录或第三方数据库等收集到数据后，需要进行预处理，包括数据清洗缺失值处理异常值处理等，以确保数据的准确性和可靠性2 特征选择 特征选择是决策树；1 决策树的基本概念 定义决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个特征上的测试，每个分支代表一个测试结果，而每个叶子节点则代表一个类别应用决策树广泛应用于分类问题，通过一系列特征的选择和划分，最终给出分类结果2 决策树的构建过程 特征选择使用ID3算法选择最优特征进行划分。