摘要： 剪枝(pruning)是决策树学习算法对付"过拟合"的主要手段。在决策树学习中，为了尽可能正确分类训练样本，结点划分过程将不断重复，有时会造成决策树分支过多，这时就可能因训练样本学得"太好"了，以致于把训练集自身的一些特点当做所有数据都具有的一般性质而导致过拟合。因此，可通过主动去掉一些分支来降低过 阅读全文