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后剪枝
一种剪枝技术，首先构建完整的决策树，然后选择性地删除那些在验证集上不能显著提高性能的分支。
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预剪枝
一种方法，在决策树达到最大大小之前停止其生长，使用预定义的停止标准，如最大深度或每片叶子的最小样本数。
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成本复杂度剪枝
一种剪枝方法，通过最小化结合了误差加叶子数量的成本函数来平衡分类错误与树的复杂度。
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叶子剪枝
一种特定技术，专注于消除冗余或不可靠的叶子以简化决策树的最终结构。
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子树替换
一种剪枝操作，将整个子树替换为包含被子替换子树样本中多数类别的单个叶子。
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子树提升
一种剪枝方法，将子树提升一级以替换其父节点，从而重组树的结构以简化它。
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最小成本复杂度剪枝
一种迭代算法，通过为复杂度参数alpha的每个值找到最优子树，生成一系列复杂度递减的树。
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网格搜索验证
一种系统化的剪枝超参数优化方法，在预定义的网格上详尽测试不同的参数组合。
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