决策树:精化

Question

当涉及决策树时，我很难理解精化的概念。

如果决策树 D2 是树Dl的精化，那么这是否自动意味着D2和D1的所有分类都是相同的？也就是说，为了精心设计一棵树，我是否需要确保D1服从一种比关系更普遍的关系？

Answer 1

ML中“通用”最常见的解释是，经过训练的模型对测试数据的表现如何。

假设：D2是超适合树D1的剪枝树

基础:基于您的声明"D2是树Dl的精化“

修改后的问题: 1.剪枝树( D2 )和超适合树( D1 )的输出是否相同？

答:也许要依赖用例来用例。此外，预测能力，在某些情况下，修剪树可能有更好的预测能力，而在其他情况下，过度适合的树可能产生更好的结果。

1. 对于你问题的第二部分，其他人可以回答:)。