决策树的后剪枝问题

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谁能帮忙解释一下悲观剪枝过程，并举一个详细的例子啊

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关键词：决策树 数据分析

没看明白问题~

阿扁V5 发表于 2019-9-4 20:11
没看明白问题~

sorry, 这么久才回复...... 就是在决策树的悲观剪枝过程中，有个步骤是计算预测误差，就是根据设定的置信度（C4.5设置为25%），计算节点的置信上限。 比如类（16,1）根据属性A={1， 2，3}分为三个子节点x(6,0),y(9,0),z(1,0)，然后文献介绍说U（6,0）=0.206，我就是不清楚这个0.206怎么计算出来的