决策树-后剪枝（4）

1.目的：提高泛化性能， 2.后剪枝做法： 先生成完整的决策树 由最底层结点开始考察，若把其替换成叶节点（取样例数最多的一类），比较验证集精度，如果精度提升，则将其替换为叶节点（剪枝）；否则不进行剪枝；                参考书籍：机器学习-周志华

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