发布于 2025-07-12
摘要
摘要：决策树是一种常用的机器学习模型，广泛应用于分类和回归任务。未剪枝的决策树容易过拟合，导致泛化能力差。剪枝是一种常用的方法来改善决策树的性能。本文将围绕决策树的剪枝技术，探讨损失函数与复杂度项的权衡，并通过代码