基于平衡准确率和规模的决策树剪枝算法

决策树剪枝是决策树分类学习中的重要步骤,可降低决策树复杂程度和提高决策树泛化能力,从而提高决策树识别精度和效率。通过利用系数函数综合决策树的错误率和规模,形成决策树剪枝标准,在系数函数的参数合适选取,采用自底向上遍历过程逐一进行判断剪枝。实验结果表明,综合考虑决策树的分类预测准确率和决策树的规模大小,BASP剪枝算法能够获得更好的剪枝效果。