【机器学习】决策树（下）——CART算法及剪枝处理

前言：上篇博文已经介绍了ID3、C4.5生成决策树的算法。由于上文使用的测试数据以及建立的模型都比较简单，所以其泛化能力很好。但是，当训练数据量很大的时候，建立的决策树模型往往非常复杂，树的深度很大。此时虽然对训练数据拟合得很好，但是其泛化能力即预测新数据的能力并不一定很好，也就是出现了过拟合现象。这个时候我们就需要对决策树进行剪枝处理以简化模型。另外，CART算法也可用于建立回归树。本文先承接上文介绍完整分类决策树，再简单介绍回归树。：上篇博文已经介绍了ID3、C4.5生成决策树的算法。由于上文使用的测试数据以及建