C5.0算法的剪枝方法
如果在训练数据集中存在噪声或者训练数据太少，就会出现过拟合的现象，这时我们需要对决策树模型进行剪枝。
在 C5.0算法中，剪枝的方法为：先建立决策树模型，使得模型分类的准确度达到100%。如图9-17所示，在该决策树模型中，b 1 有6笔数据，b 2 有9笔数据，b 3 有1笔数据，每个决策树的分支都有一个预估的错误率，该错误率可以由统计公式计算得出。例如在（6Y,0N）的情况下，预估错误率（Predicted error rate）=U 25%（0,6）=0.206。所有预估错误值为分类事件个数×预估错误率，即预估错误值（Predicted errors）=6×0.206=1.236。同理，可以计算出分支b 2 和b 3 的错误值，最后得到子树根的错误值，即为各分支错误值之和。
图9-17
如果将B子树的根砍掉，则在a 1 分支后，有16笔数据，其中在（15Y,1N）的情况下，同样可以计算出错误率，此处错误率为2.512，小于3.273，所以砍掉B子树的根之后错误率降低了。这里应该将分支B去除，如图9-18所示。
图9-18
以上便是C5.0算法中剪枝的计算方法。
