剪枝就是指将决策树的某些内部节点下面的节点都删掉留下来的内部决策节点作为叶子节点。决策树是充分考虑了所有的数据点而生成的复杂树它在学习的过程中为了尽可能的正确的分类训练样本不停地对结点进行划分因此这会导致整棵树的分支过多造成决策树很庞大。决策树过于庞大有可能出现过拟合的情况决策树越复杂过拟合的程度会越高。为了避免过拟合咱们需要对决策树进行剪枝。常用的剪枝方法包括悲观剪枝、预剪枝和后剪枝等。悲观剪枝

剪枝是指将决策树的某些内部节点下面的节点都删掉，留下来的内部决策节点作为叶子节点。决策树在学习的过程中为了尽可能地正确分类训练样本，不停地对节点进行划分，导致整棵树的分支过多，造成决策树很庞大。然而，决策树过于庞大，可能出现过拟合的情况，决策树越复杂，过拟合的程度越高。为了避免过拟合，需要对决策树进行剪枝。常用的剪枝方法包括悲观剪枝、预剪枝和后剪枝等。悲观剪枝是C4.5算法中使用的剪枝方法，通过对每个节点进行剪枝来避免过拟合。预剪枝是一种在决策树构建过程中就进行剪枝的方法，根据一定的准则对决策树进行裁剪，避免决策树过度复杂。后剪枝是一种在决策树构建完成后进行剪枝的方法，通过对决策树的部分进行剪枝来减小决策树的复杂度，提高分类准确率。