在决策树中，打包是否有助于防止过拟合？

在决策树中，使用打包技术是否有助于减少过拟合问题？

了解为什么决策树极易过拟合及其可能的解决方案

简介

决策树是一类机器学习算法，以其解决分类和回归问题的能力以及提供的易于解释性而闻名。然而，它们容易过拟合，如果控制不当，可能无法很好地推广。

在本文中，我们将讨论过拟合是什么，决策树对训练数据过拟合的程度有多大，为什么这是一个问题，以及如何解决。

然后，我们将熟悉其中一种集成技术即bagging，并看看它是否可以用于使决策树更加强大。

我们将涵盖以下内容：

• 这篇人工智能论文揭示了HyperDreamer：一种具有先进纹理、360度建模和交互式编辑的3D内容创作进展
• 斯坦福大学的研究人员引入了一种新的人工智能框架，旨在增强当前模型对各种视觉概念的可解释性和生成能力
• 欧盟为人工智能推出新规

• 使用NumPy创建回归数据集。
• 使用scikit-learn训练决策树模型。
• 通过观察同一模型在训练集和测试集上的性能，了解过拟合的含义。
• 讨论为什么非参数模型（如决策树）中过拟合更常见（当然要学习什么是非参数模型），以及如何使用正则化方法防止过拟合。
• 了解自助聚合（简称为bagging）的定义以及它如何有助于解决过拟合问题。
• 最后，我们将实现决策树的bagging版本，看看是否有所帮助🤞

还在犹豫是否值得阅读吗？🤔 如果您曾经想知道为什么随机森林通常优于普通决策树，这是一个最好的起点，因为随机森林使用了bagging的思想以及其他一些方法来改进决策树。

让我们开始吧！

首先设置Python笔记本并导入所需的库。

import pandas as pdimport numpy as npimport plotly.graph_objects as gofrom sklearn.tree import DecisionTreeRegressorfrom sklearn import treefrom sklearn.model_selection import train_test_split