一种改进的决策树后剪枝算法

当深度和节点个数超过一定规模后,决策树对未知实例的分类准确率会随着规模的增大而逐渐降低,需要在保证分类正确率的前提下,用剪枝算法对减小决策树的规模。论文在对现有决策树剪枝算法优缺点进行分析的基础上,提出了一种综合考虑分类精度、分类稳定性以及决策树规模的后剪枝改进算法,并通过实验证明了该算法在保证模型判别精度和稳定性的前提下,可以有效地减小了决策树的规模,使得最终的自动判别模型更加简洁。