剪枝过程特别重要，所以在决策树生成过程中占有重要地位。有研究表明，剪枝过程的重要性要比树生成过程更为重要，对于不同的划分标准生成的树(Maximum Tree)，苹果电动修枝剪，在剪枝之后都能够保留最重要的属性划分，差别不大。反而是剪枝方法对于最树的生成更为关键。重点理解这些剪枝方法的理论，对于最终树的生成是有好处的，其中上篇文章
其中R(t)为在结点t的子树被裁剪后结点t的误差，电动修枝剪，R(Tt)为在结点t的子树没被裁剪时子树T的误差。不过剪枝后T的叶子树减少了|L(Ti)|-1，其中|L(Ti)|为子树Ti的叶子树，也就是说T的复杂性降低。因此考虑到树的复杂性因素，电动修枝剪树枝剪，树分支被裁剪后误差增加率可以由下式决定：
Ti+1就是选择Ti中具有﹨alpha值所对应的剪枝树
如何从步骤产生的子树序列{T0、T1、T2、...、Tn}中选择出决策树是CCP方法的第二步骤的关键。通常可以采用V-交叉验证(V-fold Cross-Validation)和基于独立剪枝数据集两种方法，这两种方法可以参考(Classification And Regression Trees，电动修枝剪图片，Breiman et.al)。当使用基于独立数据集剪枝时，和REP方法相比，CCP选择出来的最有决策树，不是从原始决策树T的所有可能子树中得到，所以有可能会找到到最有决策树。
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