后剪枝法
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决策树后剪枝算法研究
决策树的后剪枝算法,挺实用的一招,尤其是你在模型训练后精度高、但上线后却效果一般的时候。简单说,后剪枝就是先把树长大,再砍掉一些没啥用的分支,防止模型学得太细,过拟合。剪枝策略里,像规则精度这种方式,逻辑比较直接,就是看看剪了之后对结果影响大不大。没太大影响的就删掉,干脆利落。推荐你看看《基于规则精度的决策树剪枝策略》,思路蛮清晰。如果你还在用 ID3、C4.5 或 C5.0 算法,嗯,这些算法的剪枝方式也略有不同。比如C5.0自带的后剪枝策略就还不错,细节上有不少优化,可以参考这篇实战教程。另外,用 MATLAB 搭建实验环境也挺方便的,推荐入门的话看看《决策树算法 Matlab 入门示例》
算法与数据结构
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2025-06-25
改写后的标题newmark法计算结构响应的方法
改写后的内容:newmark法用于计算多自由度结构的响应,其积分格式可被视为线性加速度的扩展。
Matlab
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2024-09-21
Apriori高效剪枝关联规则挖掘算法
Apriori 的剪枝步骤合并进连接操作的算法,蛮巧妙的做法。用了一个叫TQ的临时项集,把原来要反复遍历的部分提前掉,减少了扫描次数,效率还挺可观的。对比传统Apriori那种从头跑到尾的方式,确实更省事。
频繁项集生成这块,Lk-1 和 L1 的体量差距大,所以能从Lk-1缩成L1的规模,是实在的优化。你要是平时也在做关联规则,尤其是用老版本Apriori头疼的,不妨看看这个思路。
代码实现上其实也不复杂,TQ这个中间变量管理好了就行。你可以类比缓存的思路来理解:先把的组合放进去,后续就不用每次都重复比对了。
想要上手可以参考下面这些资料,有 PDF 的也有Java代码示例,挺方便的:Jav
数据挖掘
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2025-06-17
解决PL/SQL安装后和输入法、QQ冲突的问题
将CnPlugin_1.5.1.rar文件解压后,复制到PLSQL Developer 9.0\PlugIns安装目录下,替换原有文件,以解决安装后可能出现的输入法和QQ冲突。
Oracle
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2024-07-20
CART回归树生成与剪枝分析04
回归树的生成讲的是怎么一步步长出那棵“聪明”的树。节点分裂挺关键,选错了方向,模型就学偏了。这里还提到了剪枝,嗯,就是砍掉一些“没啥用”的分支,让树别长得太复杂。要是你在做回归、接触CART模型,那这篇算是个不错的补充。里面的资源也比较实用,像C++实现、MATLAB 噪声工具、还有剪枝策略的,能帮你快速理解每一步的来龙去脉。
数据挖掘
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2025-06-24
数据挖掘过程简析连接与剪枝
整个数据挖掘过程分为连接和剪枝两个关键步骤。连接步骤生成候选项集,通过将频繁项集与自身连接形成候选 k-项集的集合 Ck。剪枝步骤则是确定频繁项集,筛选出支持度满足设定阈值的项集。
数据挖掘
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2024-08-14
基于规则精度的决策树剪枝策略
规则2和规则4展现出100%的精度,表明它们在训练数据上具有极高的准确性。然而,在决策树算法中,追求过高的训练精度可能导致过拟合现象,即模型对训练数据过度适应,而对未知数据的预测能力下降。为了解决这个问题,后剪枝法是一种有效的策略。
以规则修剪为例,我们可以分析不同剪枝策略对模型性能的影响。下表列出了不同剪枝方案的精度变化:
| 剪枝方案 | 分类正确的数目 | 分类错误的数目 | 精度 ||---|---|---|---|| 去掉A | 5 | 3 | 5/8 || 去掉B | 3 | 4 | 3/7 || 去掉C | 3 | 2 | 3/5 || 去掉AB | 4 | 0
数据挖掘
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2024-05-19
123改写后的标题
123hhh改写后的内容
DB2
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2024-07-21
改进后的Apriori算法实现
这段代码是对网络上的Apriori算法进行了修改,以确保在Python 3版本中能够正常运行。
算法与数据结构
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2024-07-18
MySQL安装后配置调整指南
MySQL安装完成后,配置调整尤为关键,即使对于经验丰富的用户,错误配置也可能带来诸多麻烦。在您开始使用推荐配置前,请务必牢记以下几点:
MySQL
12
2024-07-28