Какие методы используются для борьбы с переобучением деревьев решений?

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

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

Комбинация различных методов часто приводит к лучшим результатам и более надёжным моделям. epoxy-elements.ru