正则化超参数

决策树几乎不对训练数据做任何假设（于此相反的是线性回归等模型，这类模型通常会假设数据是符合线性关系的）。

如果不添加约束，树结构模型通常将根据训练数据调整自己，使自身能够很好的拟合数据，而这种情况下大多数会导致模型过拟合。

这一类的模型通常会被称为非参数模型，这不是因为它没有任何参数（通常也有很多），而是因为在训练之前没有确定参数的具体数量，所以模型结构可以根据数据的特性自由生长。

于此相反的是，像线性回归这样的参数模型有事先设定好的参数数量，所以自由度是受限的，这就减少了过拟合的风险（但是增加了欠拟合的风险）。

DecisionTreeClassifier类还有一些其他的参数用于限制树模型的形状:

min_samples_split（节点在被分裂之前必须具有的最小样本数），min_samples_leaf（叶节点必须具有的最小样本数），min_weight_fraction_leaf（和min_samples_leaf相同，但表示为加权总数的一小部分实例），max_leaf_nodes（叶节点的最大数量）和max_features（在每个节点被评估是否分裂的时候，具有的最大特征数量）。增加min_* hyperparameters或者减少max_* hyperparameters会使模型正则化。

一些其他算法的工作原理是在没有任何约束条件下训练决策树模型，让模型自由生长，然后再对不需要的节点进行剪枝。

当一个节点的全部子节点都是叶节点时，如果它对纯度的提升不具有统计学意义，我们就认为这个分支是不必要的。

标准的假设检验，例如卡方检测，通常会被用于评估一个概率值 — 即改进是否纯粹是偶然性的结果（也叫原假设）

如果 p 值比给定的阈值更高（通常设定为 5%，也就是 95% 置信度，通过超参数设置），那么节点就被认为是非必要的，它的子节点会被删除。

这种剪枝方式将会一直进行，直到所有的非必要节点都被删光。

图 6-3 显示了对moons数据集（在第 5 章介绍过）进行训练生成的两个决策树模型，左侧的图形对应的决策树使用默认超参数生成（没有限制生长条件），右边的决策树模型设置为min_samples_leaf=4。很明显，左边的模型过拟合了，而右边的模型泛用性更好。