Как деревья решений помогают бороться с переобучением в машинном обучении?

Деревья решений помогают бороться с переобучением в машинном обучении с помощью следующих методов:

• Ограничение глубины дерева. 15 Это улучшает способность модели к обобщению и снижает риск переобучения. 1
• Использование ансамблевых методов. 1 Например, случайные леса и градиентный бустинг объединяют несколько деревьев для создания более стабильной и точной модели. 1
• Кросс-валидация. 1 Она помогает оценить качество модели и выбрать оптимальные гиперпараметры, что также снижает риск переобучения. 1
• Установка минимального количества выборок, необходимых для разделения узла. 4 Это позволяет предотвратить переоснащение модели. 4
• Убеждение, что в каждом листе дерева находится больше чем один или несколько объектов. 2 Такой способ помогает усреднением избавиться от шума. 2