尋找決策樹最優結構

計算機運算能力的進步造就了AI應用在最近幾年的突破，因為有了科技的優勢，AlphaGo在下棋時能在短時間內模擬非常多的可能性，就算擁有人類最強大腦，也不能比它算的步數多。以前做量化研究，計算簡單的單因子線性回歸會花上不少時間，現在利用決策樹分析十年數據，一台性能較好的台式電腦可能不到幾分鐘就能完成計算。運算效率提高當然是好事，但如果應用不當也會衍生隱憂。機器學習的一個重要原理，是利用搜索算法為模型找出參數值，快速運算可以讓搜索過程很快完成，卻也很容易引致過度擬合（Overfitting）問題。三類交叉驗證法控制過度擬合是在機器學習裏面一個重要議題，能否得出一個好的預測模型往往取決於過度擬 ...

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