决策树后剪枝算法的研究

决策树学习策略广泛应用于模式识别和机器学习等领域，用来解决与分类相关的问题。决策树剪枝的作用是简化决策树，提高决策树的泛化能力，避免对训练集的过适应，是决策树学习中的重要研究内容。本详细描述了常用的四种后剪枝算法，分析了后剪枝技术的研究与发展现状，为具体应用中选择剪枝算法提供了一定的理论基础。