我正在编写自己的决策树代码。我需要决定何时终止树的构建过程。我考虑过限制树的高度，但这似乎过于简单。谁能给我一个更好的关于如何定义停止条件的想法吗？

回答：

你的问题背景信息很少，但我假设你正在从一个大型数据集构建一棵树？ 在这种情况下，除了 “LearnSet”（学习集）之外，还可以使用一个 “StopSet”（停止集）的例子，并定期验证你在StopSet上的决策过程。 如果质量下降，这表明你正在LearnSet上过度训练。

我特意使用 “StopSet” 而不是 “TestSet”（测试集），因为在此之后，你应该将你的决策树应用于测试集，以评估真正的质量。