降低错误率剪枝算法 Reduce Error Pruning
首先说明：剪枝大体上分为预剪枝和后剪枝。
预剪枝是指在生成树的过程中，先判断生成子树会不会有性能提升，如果有就生成，没有就剪枝。
后剪枝是指在生成树后，判断树的枝干在剪和不剪的情况下有没有性能提升再决定剪不剪枝。
降低错误率剪枝算法属于后剪枝算法，即当树生成后，将子树替换成其叶节点，类别按叶节点中样本最多的类，然后判断剪和不剪之间的性能差异，然后再决定剪不剪枝。
考察结点⑤，若将其领衔的子树替换为叶结点，则替换后的叶结点包含编号为 {6，7，15}，对应的结果为{好瓜，好瓜，坏瓜} 的训练样例，则叶结点类别标记为"好瓜’，此时决策树验证集精度仍为57.1%. 于是，可以不进行剪枝.
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