Machine learningMachine learning

Cây quyết định chính quy hóa

Cây quyết định chính quy hóa là một mô hình cây quyết định mà độ phức tạp của nó bị giới hạn một cách có chủ đích thông qua cắt tỉa, giới hạn độ sâu hoặc các số hạng phạt để ngăn chặn hiện tượng quá khớp. Bắt nguồn từ khuôn khổ CART của Breiman và cộng sự (1984), chính quy hóa chuyển đổi quy trình phát triển cây tham lam thành sự đánh đổi giữa độ chệch và phương sai, tạo ra các mô hình có khả năng khái quát hóa tốt hơn cho dữ liệu chưa thấy so với cây phát triển đầy đủ.

Mở trong MethodMindSắp ra mắtVideoSắp ra mắtDownload slides

Đọc toàn bộ phương pháp

Chỉ dành cho thành viên

Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.

Đăng nhập

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Nguồn tài liệu

  1. Breiman, L., Friedman, J., Olshen, R., & Stone, C. (1984). Classification and Regression Trees. Wadsworth. ISBN: 978-0-412-04841-8
  2. Esposito, F., Malerba, D., & Semeraro, G. (1997). A comparative analysis of methods for pruning decision trees. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 19(5), 476–491. DOI: 10.1109/34.589207

Cách trích dẫn trang này

ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Decision Tree (Pruned and Constrained CART). ScholarGate. https://scholargate.app/vi/machine-learning/regularized-decision-tree

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Được tham chiếu bởi

ScholarGateRegularized Decision Tree (Regularized Decision Tree (Pruned and Constrained CART)). Truy cập ngày 2026-06-15 từ https://scholargate.app/vi/machine-learning/regularized-decision-tree · Bộ dữ liệu: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026