Балансировка дерева решений помогает избежать переобучения, предотвращая смещение дерева в сторону доминирующих классов. 4

Деревья решений склонны к переобучению из-за их способности создавать очень сложные структуры, идеально подстраивающиеся под обучающие данные. 1 Если не проводить балансировку, то в случае диспропорции в классах обучающей выборки процесс обучения модели выполняется некорректно. 3

Балансировка классов может быть выполнена двумя способами: 4

1. Выборка равного количества образцов из каждого класса. 4
2. Нормализация суммы весов образцов для каждого класса к одному и тому же значению. 4

Правильно сбалансированное дерево не только обеспечивает высокую точность предсказаний, но и создаёт интуитивно понятную структуру, объясняющую логику принятия решений. 1