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在上一篇我们介绍了，决策树的数据准备与决策树的生长，也用一个小例子手动计算了决策树的生长分支过程。常用的分支准则方法有三种：信息增益、信息增益率、基尼系数。其实，这里问题就来了，决策树是可以不加限制的生长到有可能到很深的吗？当然是不行的，这就是这一节需要介绍的主要内容之一决策树的修剪，当然还会对决策树算法规律稍微总结一下，并用几个小例子说明R语言的具体实现。在
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决策树之剪枝算法手动计算+R语言简单实现——（二）_大数据技术派_r决策树剪枝
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