4. 剪枝

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基于最小平方误差准则和 Gini 指数准则构造好决策树只能算完成的模型的一半。为了构造好的决策树能够具备更好的泛化性能，通过我们需要对其进行剪枝(pruning)。在特征选择算法效果趋于一致的情况下，剪枝逐渐成为决策树更为重要的一部分。

所谓剪枝，就是将构造好的决策树进行简化的过程。具体而言就是从已生成的树上裁掉一些子树或者叶结点，并将其根结点或父结点作为新的叶结点。

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