预剪枝 是指在决策树生成过程中，对每个结点在划分前先进行估计，若当前结点的划分不能带来决策树泛化性能提升，则停止划分并将当前结点标记为叶子结点。

优点：算法简单，效率高，适合解决大规模问题

缺点：有欠拟合的风险

后剪枝 是先从训练集生成一颗完整的决策树，然后自底向上地对非叶子结点进行考察，若将该结点对应的子树替换为叶子结点能带来决策树泛化性能提升，则将该子树替换为叶子结点。

优点：相比于预剪枝，泛化能力强

缺点：时间开销大

连续值处理： 最简单的策略是采用二分法对连续属性进行处理，这是C4.5决策树算法采用的机制。

缺失值处理：

“纹理”在所有属性中的信息增益值最大，因此，“纹理”被选为划分属性，用于对根节点进行划分。划分结果为：“纹理=稍糊”分支：{7,9,13,14,17}，“纹理=清晰”分支：{1,2,3,4,5,6,15}，“纹理=模糊”分支：{11,12,16}。如下图所示：

那么问题来了，编号为{8,10}的样本在“纹理”这个属性上是缺失的，该被划分到哪个分支里？前面讲过了，这两个样本会同时进入到三个分支里，只不过进入到每个分支后权重会被调整（前面也说过，在刚开始时每个样本的权重都初始化为1）。编号为8的样本进入到三个分支里后，权重分别调整为5/15，7/15 和 3/15；编号为10的样本同样的操作和权重。因此，经过第一次划分后的决策树如下图所示：

预剪枝是指在决策树生成过程中，对每个结点在划分前先进行估计，若当前结点的划分不能带来决策树泛化性能提升，则停止划分并将当前结点标记为叶子结点。后剪枝是先从训练集生成一颗完整的决策树，然后自底向上地对非叶子结点进行考察，若将该结点对应的子树替换为叶子结点能带来决策树泛化性能提升，则将该子树替换为叶子结点。连续值处理：最简单的策略是采用二分法对连续属性进行处理，这是C4.5决策树算法采用... 由于 连续 属性的可取 值 数目不再有限，因此，不能直接根据 连续 属性的可取 值 来对结点进行划分。此时， 连续 属性离散化技术可派上用场。 最简单的策略是采用二分法（bi-partition）对 连续 属性进行处理。 给定样本集D和 连续 属性a，假定a在D上出现了n个不同的取 值 ，将这些 值 从小到大进行排序，记为{}.基于划分点t可将D分为子集 和 . : 包含那些在属性a上取 值 不大于t的样本。 ：包含那些在属性a上取 值 大于t的样本。 显然，对相邻的属性取 值 和来说，在区间[,)中取任意 值 所产生的划分结.. 对于 连续 属性，不能直接根据 连续 属性的可取 值 对节点进行划分，可以使用二分法对 连续 属性进行划分。 对于 连续 属性a，我们可考察包括 n-1 个元素的候选划分集合（n 个属性 值 可形成 n-1 个候选点）： 　　利用每个候选点对数据进行划分，得到两个子集，计算信息增益，取最大的信息增益对应作为该属性的信息增益。 对于数据集中的属性“密度”，在 决策树 开始学习时，根节点包含的17个训练样本在该属性上取 值 均不同。该属性的候选划分点集合包括16个候选 值 ： T密度 = {0.244，0.2 假设数据集$D$中的属性$a$是 连续 的，那么对于$a$中的结点，每两个结点取中 值 作为候选划分点，然后就可以像离散属性 值 一样处理这些候选划分点。 Gain(D,a,t)=Ent(D)−∑∣Dtk∣∣D∣Ent(Dtk) Gain(D,a,t)=Ent(D)-\sum_{}{}... 一. 决策树 连续 值 处理 - - - 引言： 昨天讨论过的所生成的 决策树 ，都是基于一些离散性的数据而生成的（例如上图蓝色圈圈内部有关色泽的属性）；但是现实任务中常常会遇到 连续 的数据属性（例如上图红色圈圈内部有关密度的属性）。且由于 连续 属性的可取数目不再有限，因此，不能直接根据 连续 属性的可取 值 来对节点进行划分，此时，对于 连续 数据的离散化技术就可以派上用场了。其中，最简单的方法就是采用二分法对 连续 数据进行处理。 二. 二分法处理 连续 值 的过程（针对 今天讲下 决策树 算法。 决策树 （decision tree）是一类常见的机器学习方法。一般地，一颗 决策树 包含一个根节点、若干个内部节点和若干个叶节点。叶节点则对应决策结果。 决策树 学习的目的是为了产生一颗泛化能力强，即处理未见示例能力强的 决策树 ，其基本流程遵循简单的“分而治之”策略。 一般而言，随着划分过程不断进行，我们希望 决策树 的分支节点所包含的样本尽可能属于同一类别，即节点的纯度越来 惹shy: ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement paddle-serving-client==0.6.0 (from versions: 0.1.3, 0.1.4, 0.2.0, 0.2.1, 0.8.2, 0.8.3, 0.9.0) ERROR: No matching distribution found for paddle-serving-client==0.6.0 报这个 错该怎么办呢？ fasttext训练模型代码 永胜永胜: 写一个获取dict的方法 fasttext训练模型代码 努力的33: 所以要怎么解决呢 基于keras4bert实现lcqmc文本相似度计算 m0_63464801: xd这个预测时间太长解决了吗 调用科大讯飞语音转文本 永胜永胜: appid="", secret_key=""，这里填了吗