决策树剪枝算法原理　损失函数　正则化

算法目的：决策树的剪枝是为了简化决策树模型，避免过拟合。同样层数的决策树，叶结点的个数越多就越复杂；同样的叶结点个数的决策树，层数越多越复杂。
剪枝前相比于剪枝后，叶结点个数和层数只能更多或者其中一特征一样多，剪枝前必然更复杂。
层数越多，叶结点越多，分的越细致，对训练数据分的也越深，越容易过拟合，导致拟合测试数据时反而效果差。
算法基本思路：剪去决策树模型中的一些子树或者叶结点，并将其上层的根结点作为新的叶结点，从而减少了叶结点甚至减少了层数，降低了决策树复杂度。


剪枝类型：预剪枝、后剪枝预剪枝是在决策树生成过程中，对树进行剪枝，提前结束树的分支生长。
后剪枝是在决策树生长完成之后，对树进行剪枝，得到简化版的决策树。
预剪枝依据：作为叶结点或作为根结点需要含的最少样本个数
决策树的层数
结点的经验熵小于某个阈值才停止
后剪枝思路：





注：10 决策树和随机森林实践 
参考：http://blog.csdn.net/ritchiewang/article/details/50254009