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