决策树预剪枝（3）

1.预剪枝的目的：提升决策树的泛化性能   2.预剪枝的做法： 将数据划分为训练集和验证集 在划分每个节点之前进行评估，若当前节点的划分不能提升泛化性能，则停止划分，并将其标记为叶节点；                    若当前节点的划分能够提升泛化性能（从信息增益 or 其他方式 选择最优属性），则继续划分；   3.如何判断泛化性能是否提升： 用留出法（机器学习-性能评估方法，2.2）划分

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