后剪枝法

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》

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。

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

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。

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。

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。

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

123hhh改写后的内容

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。

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