Как метод обрезки деревьев решений помогает в предотвращении переобучения модели?

Метод обрезки деревьев решений помогает предотвратить переобучение модели за счёт упрощения древовидной структуры. www.geeksforgeeks.org

Переобучение возникает, когда модель слишком точно «запоминает» обучающие данные, включая шум и случайные отклонения. epoxy-elements.ru В результате дерево становится чрезмерно сложным, с большим количеством ветвей и листьев, и плохо обобщает на новых, невиданных ранее данных. epoxy-elements.ru

Обрезка позволяет избежать этого, создавая более простую и обобщающую модель. epoxy-elements.ru В процессе удаляются узлы, которые не приносят существенного улучшения точности на тестовых данных, что приводит к более компактной и устойчивой модели. epoxy-elements.ru

Кроме того, обрезка:

• Улучшает обобщение. www.geeksforgeeks.org Сокращённое дерево решений с большей вероятностью улавливает лежащие в основе данных закономерности, а не запоминает конкретные примеры. www.geeksforgeeks.org
• Снижает сложность модели. www.geeksforgeeks.org В результате сокращения получается более простое дерево решений с меньшим количеством ветвей и узлов. www.geeksforgeeks.org
• Повышает интерпретируемость. www.geeksforgeeks.org При обрезке создаются деревья решений с меньшим количеством ветвей и узлов, которые легче интерпретировать и понимать. www.geeksforgeeks.org
• Ускоряет обучение и вывод. www.geeksforgeeks.org Сокращённые деревья принятия решений требуют меньше вычислительных ресурсов как на этапах обучения, так и на этапе вывода. www.geeksforgeeks.org
• Облегчает обслуживание модели. www.geeksforgeeks.org По мере поступления новых данных или развития проблемной области сокращённые деревья решений легче обновлять и адаптировать по сравнению с чрезмерно сложными, необрезанными деревьями. www.geeksforgeeks.org