摘要：
过渡拟合 采用上面算法生成的决策树在事件中往往会导致过滤拟合。也就是该决策树对训练数据可以得到很低的错误率，但是运用到测试数据上却得到非常高的错误率。过渡拟合的原因有以下几点： 噪音数据：训练数据中存在噪音数据，决策树的某些节点有噪音数据作为分割标准，导致决策树无法代表真实数据。 缺少代表性数据：训 阅读全文
摘要：
《机器学习》第三章 决策树学习 决策树学习方法搜索一个完整表示的假设空间，从而避免了受限假设空间的不足。决策树学习的归纳偏置是优越选择较小的树。 3.1.简介 决策树学习是一种逼近离散值目标函数的方法，在这种方法中学习到的函数被表示为一棵决策树。 决策树（Decision Tree）是一种简单但是广 阅读全文