数据挖掘剪枝算法代码

数据挖掘中的剪枝（Pruning）算法通常用于决策树等分类模型的构建过程中，以避免过度拟合（Overfitting）。剪枝主要是通过提前停止训练、减少树的深度或节点数来提高泛化能力。

下面是一个简单的Python示例，使用ID3算法（一种基于信息增益的决策树算法）以及C4.5算法（ID3的改进版，支持剪枝）中对剪枝的简单处理：

# 导入必要的库
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
import numpy as np

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 创建一个基础的C4.5决策树分类器
tree_clf = DecisionTreeClassifier(criterion='gini', max_depth=None)

# 训练模型
tree_clf.fit(X, y)

# 对决策树进行预剪枝（如max_depth）
pruned_tree_clf = tree_clf.prune(None)  # 如果使用C4.5，可以调用criterion='criterion'

# 或者手动设置最大深度
max_depth = 3
pruned_tree_clf = DecisionTreeClassifier(criterion='gini', max_depth=max_depth)

# 训练并评估剪枝后的模型
pruned_tree_clf.fit(X, y)
accuracy_pruned = pruned_tree_clf.score(X, y)

print("原始决策树准确率:", tree_clf.score(X, y))
print("剪枝后决策树准确率:", accuracy_pruned)