決策樹：細化

當談到決策樹時，我對理解細化的概念有困難。決策樹：細化

如果決策樹D2是樹去離子的闡述這是否必然意味着對D2和D1的所有分類將是相同的？也就是說，爲了精心設計一棵樹，我是否需要確保D1服從一種更通用的關係？

2012-12-28 JB2

http://ssdi.di.fct.unl.pt/scl/docs/exercises/Exam2008v1_solution.pdf問題1.3如果答案不適合你，也許你可以提供更多信息，例如：你究竟想要解決什麼問題，我沒有找到關於術語「精化」的任何有用信息 - 你在哪裏找到它，... – xhudik

這個答案是有道理的，只要闡述實際上並不意味着更通用 - 關係。基本上如果是這樣，那麼這就意味着D1僅僅是D2的修剪版本。詳細說明來自我正在閱讀的機器學習書（由Mitchell撰寫）。所以，我想我的問題是，闡述是否僅僅意味着它是原始樹+子樹（在這種情況下，你的答案是好的），還是它意味着它是原始樹+子樹，但仍然產生相同的分類。 – JB2

ML中「常規」最常見的解釋是訓練模型在測試數據上的表現如何。

假設：D2是在合適的樹D1修剪的樹

依據：根據你的陳述「D2是樹DL的闡述」

重新格式化問題： 1.是否輸出修剪樹（D2）和修飾樹（D1）的輸出是否相同？

答：也許取決於用例的用例。對於某些情況下修剪樹的預測能力也可能具有更好的預測能力，而在其他修飾樹中可能會產生更好的結果。

對於您的問題的第二部分，是爲他人回答:)。

來源

2016-06-07 14:39:14

決策樹：細化

回答

相關問題