Метод обрезки деревьев решений помогает предотвратить переобучение модели за счёт упрощения древовидной структуры. 1

Переобучение возникает, когда модель слишком точно «запоминает» обучающие данные, включая шум и случайные отклонения. 2 В результате дерево становится чрезмерно сложным, с большим количеством ветвей и листьев, и плохо обобщает на новых, невиданных ранее данных. 2

Обрезка позволяет избежать этого, создавая более простую и обобщающую модель. 2 В процессе удаляются узлы, которые не приносят существенного улучшения точности на тестовых данных, что приводит к более компактной и устойчивой модели. 2

Кроме того, обрезка:

• Улучшает обобщение. 1 Сокращённое дерево решений с большей вероятностью улавливает лежащие в основе данных закономерности, а не запоминает конкретные примеры. 1
• Снижает сложность модели. 1 В результате сокращения получается более простое дерево решений с меньшим количеством ветвей и узлов. 1
• Повышает интерпретируемость. 1 При обрезке создаются деревья решений с меньшим количеством ветвей и узлов, которые легче интерпретировать и понимать. 1
• Ускоряет обучение и вывод. 1 Сокращённые деревья принятия решений требуют меньше вычислительных ресурсов как на этапах обучения, так и на этапе вывода. 1
• Облегчает обслуживание модели. 1 По мере поступления новых данных или развития проблемной области сокращённые деревья решений легче обновлять и адаптировать по сравнению с чрезмерно сложными, необрезанными деревьями. 1