后剪枝是在决策树生长完成之后，对树进行剪枝。
正确
举一反三
- 下列关于决策树的表述中，错误的是 （ ） A: 决策树算法的基础是二叉树，但不是所有的决策树都是二叉树 B: 后剪枝就是决策树建好之后，再对整个树进行剪枝操作 C: 先剪枝就是在构建决策树的过程中进行剪枝 D: 决策树在构建过程中需要对分裂属性进行分裂，但是不需要删除已经选过的分裂属性
- 决策树的剪枝是为了防止树的过拟合，增强其泛化能力。包括预剪枝和后剪枝。（ ）
- 后剪枝是在决策树构建完成之后，根据加上正则项的结构风险最小化自上而下进行的剪枝操作。（ ）
- 下列关于决策树剪枝的论述不正确的是 A: 决策树剪枝主要是防止欠拟合 B: 决策树算法会产生层数太多，节点数过多的树，因此需要对树进行剪枝处理 C: 预剪枝会依据节点的不纯度设置阈值从而决定是否分裂 D: 后剪枝使用自定义的整体损失函数衡量决策树的优劣，对比剪枝前后的决策树决定是否实施剪枝操作
- 3. 给定决策树，选项有：（1）将决策树转换成规则，然后对结果规则剪枝；（2）对决策树剪枝，然后将剪枝后的树转换成规则。相对于选项（1），选择（2）的优点是更能泛化规则。
内容
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关于对决策树进行剪枝的说法中正确的是（） A: 先剪枝和后剪枝都可以降低决策树的过拟合风险 B: 后剪枝决策树的训练时间会比先剪枝决策树和未剪枝决策树长很多 C: 先剪枝和后剪枝都是利用验证集精度来判断是否剪枝的 D: 一般来说，后剪枝要比先剪枝的效果好很多
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模型树构建之后，为了避免过度拟合，需要对模型树进行剪枝。
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在决策树完全生长之后，一般要进行决策树剪枝，从而提升模型的泛化能力
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关于决策树的剪枝,下列说法正确的是() A: 通常有先剪枝和后剪枝两类方法 B: 先剪枝在产生完全的决策树之前停止决策树增长 C: 先剪枝是先产生完全的决策树,然后剪枝 D: 后剪枝是先产生完全的决策树,然后剪枝
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在决策树学习中将已生成的树进行简化的过程称为剪枝或修剪。 (<br/>)