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决策树学习策略广泛应用于模式识别和机器学习等领域 ,用来解决与分类相关的问题。决策树剪枝的作用是简化决策树 ,提高决策树的泛化能力 ,避免对训练集的过适应 ,是决策树学习中的重要研究内容。本文详细描述了常用的四种后剪枝算法 ,分析了后剪枝技术的研究与发展现状 ,为具体应用中选择剪枝算法提供了一定的理论基础。