决策树剪枝方法的比较

4星(超过85%的资源)
所需积分/C币:44 2011-05-01 20:09:38 448KB APPLICATION/PDF
89
收藏 收藏
举报

为在决策树剪枝中正确选择剪枝方法,基于理论分析和算例详细地比较了当前主要的4种剪枝方法的 计算复杂性、剪枝方式、误差估计和理论基础.与PEP相比,MEP产生的树精度较小且树较大;REP是最简单的 剪枝方法之一,但需要独立剪枝集;在同样精度情况下,ccP比REP产生的树小.如果训练数据集丰富,可以选 择砌强,如果训练数据集较少且剪枝精度要求较高,则可以选用PEP.

...展开详情
试读 8P 决策树剪枝方法的比较
立即下载
限时抽奖 低至0.43元/次
身份认证后 购VIP低至7折
一个资源只可评论一次,评论内容不能少于5个字
gj1988 介绍的很简单,但对于实现和使用来说足够了,不错
2014-01-06
回复
csxcoder 介绍的不是很详细,没有实用代码
2012-10-23
回复
zhaolu2009 该文章简明扼要的介绍了几种决策树剪枝方法,具有一定的参考价值,就是所需要的积分太高了
2012-09-14
回复
您会向同学/朋友/同事推荐我们的CSDN下载吗?
谢谢参与!您的真实评价是我们改进的动力~
上传资源赚钱or赚积分
最新推荐
决策树剪枝方法的比较 44积分/C币 立即下载
1/8
决策树剪枝方法的比较第1页
决策树剪枝方法的比较第2页

试读结束, 可继续读1页

44积分/C币 立即下载