Некоторые методы, которые используются для борьбы с переобучением деревьев решений:

• Обрезка дерева. 1 Метод заключается в уменьшении размеров дерева путём удаления ветвей, которые не вносят значительного вклада в точность предсказания. 1
• Регуляризация. 1 Включает в себя добавление штрафных функций к функции потерь, чтобы ограничить сложность модели. 1 Это предотвращает чрезмерную подгонку под тренировочные данные путём штрафования больших весов или значений параметров. 1
• Выбор оптимальных гиперпараметров. 1 Например, можно ограничивать глубину дерева, минимальное число объектов в узле или минимальное количество объектов в листе. 1
• Методы кросс-валидации. 1 Помогают объективно оценить способность модели к обобщению и выбрать оптимальные гиперпараметры. 1 Например, k-fold кросс-валидация позволяет обучить и проверить модель на нескольких подмножествах данных. 1
• Использование ансамблей. 5 Этот метод уменьшает переобучение за счёт объединения прогнозов из многих моделей, что повышает надёжность и обобщение. 5
• Сбалансирование набора данных. 3 Проводится перед обучением, чтобы предотвратить смещение дерева в сторону доминирующих классов. 3

Комбинация различных методов часто приводит к лучшим результатам и более надёжным моделям. 1