Weka中的修剪和未修剪的树是什么？

Question

在决策树J48的例子中，当我们说树被修剪或未修剪时，有什么区别？

Answer 1

未修剪的树木较大。会发生什么，基本上树是根据实现的算法创建的，如果启用修剪，则额外的步骤将查看可以删除哪些节点/分支，而不会影响性能太多。

修剪背后的想法是，除了让树更易于理解，您可以减少过度训练数据的风险。也就是说，能够将训练数据（几乎）完全分类，但没有别的，因为树不是学习基本概念，而是学习了训练数据固有的和特定的属性。

Answer 2

鉴于Weka的是机器学习套件，听起来这是什么原因，他们指的是：

http://en.wikipedia.org/wiki/Pruning_(decision_trees)

总之决策树的修剪似乎是去除可能决定其没有多少好处。

但是，我没有使用weka，我不熟悉它。推迟其他答案，看看他们说的话是否有意义。

Answer 3

我想补充以下内容给拉尔斯的答案。采取从以下link

许多算法试图“修剪”，或简化其结果。修剪产生更少，更容易解释的结果。更重要的是，修剪可以作为一种工具来纠正潜在的过度拟合。 ...

J48采用两种修剪方法。

第一个被称为子树替换。这意味着决策树中的节点可能会被替换为一个叶 - 基本上减少了沿某个路径的测试次数。这个过程从完全形成的树的叶子开始，向后朝向根。

在J48中使用的第二种类型的修剪被称为子树提升。在这种情况下，节点可以向上移动到树的根部，替换沿途的其他节点。子树通常​​对决策树模型的影响可以忽略不计。通常没有明确的方法来预测该选项的实用性，尽管如果诱导过程花费很长时间，尝试关闭它可能是明智的。这是因为子树的提升在计算上可能有些复杂。