经典剪枝方法做出比较.docx

1前言

1.1研究内容及意义

现如今人类社会发展已经进入到了人工智能与大数据时代.人工智能的出现使得电子计算机，自动控制技术有了质的飞跃，同样的工作，相同的工作时间，输出可以更高.大数据的发展使得信息增加和更新的速度大幅提升，人们利用计算机输入大量的信息,信息以几何级数增加到难以复加的地步，使载体上的信息加速折旧.

但是庞大的数据量往往泥沙俱下，数据的统计并不是完全准确的，可能会出现缺失而导致数据不完整，也可能是数据本身是错误的.在这种情况下如果对数据进行训练，往往会发生过拟合现象.

此类问题在经典决策树算法C4.5及CART中常有出现.在决策树构建过程中由于训练数据的缺失，从而导致这棵树训练