Увеличение глубины дерева решений может по-разному влиять на точность предсказания в зависимости от ситуации: 2

• Недостаточное соответствие (неглубокие деревья). 2 Когда дерево слишком мелкое, оно может не отражать достаточного количества базовых шаблонов в данных. 2 Это приводит к низкой точности как обучающего, так и тестового наборов. 2 В таких случаях увеличение глубины дерева может повысить точность, позволяя дереву фиксировать более сложные закономерности в данных. 2
• Переобучение (глубокие деревья). 2 Когда дерево решений слишком глубокое, оно может запоминать обучающие данные вместо изучения общих шаблонов. 2 Это приводит к высокой точности в обучающем наборе, но низкой производительности в тестовом наборе. 2 В этом случае уменьшение глубины дерева может улучшить обобщение и, следовательно, повысить точность невидимых данных. 2

Таким образом, важно находить баланс между глубиной дерева и его способностью к обобщению. 1