文章目录一、前言二、基本概念1.剪枝2.预剪枝2.1介绍2.2优点2.3缺点3.后剪枝3.1介绍3.2优点3.3缺点三、数据集准备四、代码实现1.创建决策树2.决策树绘画3.完整代码链接五、结果参考：https://blog.csdn.net/ylhlly/article/details/93213633https://zhuanlan.zhihu.com/p/267368825一、前言为什么要进行剪枝？当我们的数据集样本量很大、每个特征的取值很多时，生成决策树的代价就会很大。不仅如此，虽然一个完整的决策树对训练数据的预测非常准，但这会造成对训练数据的过拟合，造成模型的泛化性能（预测除训练集意
我不小心修剪了一些远程分支，我真的不知道这样做的后果是什么(我点击了GitExtensions中的“Pruneremotebranches”按钮，以为它会删除一个远程分支)。官方文档说“git-prune-Pruneallunreachableobjectsfromtheobjectdatabase”。我真的不明白这是什么意思。我猜这可能已经删除了merge的分支，但我不太确定。 最佳答案 GitExtensions中的“Pruneremotebranches”执行gitremoteprune命令，它会删除您的本地远程跟踪分支，其中
YOLOv5/v7进阶实战|目录|安卓|PyQt5|剪枝|蒸馏|FlaskWeb本专栏包含超多YOLO算法进阶使用教程；我会用最简练的语言让你用最低的时间成本掌握下面的内容，使用过程中有任何问题都可以与本人联系~专栏地址：点击跳转整体目录如下：进阶教程链接🚀YOLOv5剪枝|模型剪枝理论篇YOLOv5剪枝💖|模型剪枝实战篇知识蒸馏|知识蒸馏理论篇知识蒸馏🌟|YOLOv5知识蒸馏实战篇知识蒸馏🌟|YOLOv7知识蒸馏实战篇YOLOv5安卓部署📱|理论+环境配置+实战PyQt5|PyQt5环境配置及组件介绍PyQt5|PyQt5快速入门PyQt5🚀|手把手教你YOLOv5添加PyQt页面PyQt5
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目录一、关联规则挖掘二、Apriori-关联规则算法三、Apriori算法分解—Python大白话式实现步骤1：外部库调用❀ 步骤2：数据导入❀步骤3：数据处理❀ 步骤4：输出所有Goodlist❀步骤5：项集重组❀步骤6：支持度扫描与输出❀步骤7：根据最小支持度阈值进行减枝叶❀步骤8：对每一个频繁项集进行子集拆分计算confi和rule挖掘❀ 步骤9：Find_rule❀ 四、Apriori代码——全部呈上~五、总结一、关联规则挖掘 1.定义：参考百度百科即可： “假设是项的集合。给定一个交易数据库D，其中每个事务(Transaction)t是I的非空子集，即，每一个交易都与一
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本文参考github上大神的开源剪枝项目进行学习与分享，具体链接放在文后，希望与大家多多交流！一、原模型训练在官方源码上训练yolov5模型，支持v6.0分支的n/s/m/l模型，我这里使用的是v5s，得到后将项目clone到本机上gitclonehttps://github.com/midasklr/yolov5prune.gitcd进入文件夹后，新建runs文件夹，将训练好的模型放入runs/your_train/weights/xxx.pt，我的原模型map0.5:0.95为0.84左右，模型与data.yaml设置好后可以进行稀疏化训练了。二、稀疏化训练pythontrain_spar
本文参考github上大神的开源剪枝项目进行学习与分享，具体链接放在文后，希望与大家多多交流！一、原模型训练在官方源码上训练yolov5模型，支持v6.0分支的n/s/m/l模型，我这里使用的是v5s，得到后将项目clone到本机上gitclonehttps://github.com/midasklr/yolov5prune.gitcd进入文件夹后，新建runs文件夹，将训练好的模型放入runs/your_train/weights/xxx.pt，我的原模型map0.5:0.95为0.84左右，模型与data.yaml设置好后可以进行稀疏化训练了。二、稀疏化训练pythontrain_spar
对CART决策树剪枝过程的理解前言：CART决策树生成的过程比较好理解，但是剪枝的过程看了好几遍才看明白，故写出下文，供同样困惑的朋友参考。下文不涉及复杂严密的数学推导，以辅助理解为主。一.损失函数的定义方法CART的损失函数用的是下式：\[C_\alpha(T)=C(T)+\alpha|T|\tag{1}\]损失函数表征的是模型预测错误的程度，所以它越小越好。上式中\(C_\alpha(T)\)是关于\(T\)和\(\alpha\)的函数，\(T\)表示一个决策树，\(C(T)\)是对训练数据的预测误差（分类用基尼指数表示，回归用均方误差表示），\(|T|\)表示树\(T\)的叶节点个数。$
对CART决策树剪枝过程的理解前言：CART决策树生成的过程比较好理解，但是剪枝的过程看了好几遍才看明白，故写出下文，供同样困惑的朋友参考。下文不涉及复杂严密的数学推导，以辅助理解为主。一.损失函数的定义方法CART的损失函数用的是下式：\[C_\alpha(T)=C(T)+\alpha|T|\tag{1}\]损失函数表征的是模型预测错误的程度，所以它越小越好。上式中\(C_\alpha(T)\)是关于\(T\)和\(\alpha\)的函数，\(T\)表示一个决策树，\(C(T)\)是对训练数据的预测误差（分类用基尼指数表示，回归用均方误差表示），\(|T|\)表示树\(T\)的叶节点个数。$
