Какие методы используются для предотвращения переобучения в деревьях решений?

Некоторые методы, которые используются для предотвращения переобучения в деревьях решений:

• Пре-прунинг. sky.pro Ограничение роста дерева в процессе его построения с помощью пороговых параметров. sky.pro
• Пост-прунинг. sky.pro Обрезка ветвей уже построенного дерева, которые не добавляют значимой информации. sky.pro
• Регуляризация стоимости сложности. sky.pro Постепенное удаление узлов с учётом компромисса между сложностью и ошибкой. sky.pro
• Ограничение глубины дерева. zhanibekov.edu.kz Чем глубже дерево, тем больше вероятность переобучения, поскольку модель может слишком точно подстраиваться под тренировочные данные. zhanibekov.edu.kz
• Перекрёстная проверка. www.geeksforgeeks.org Набор данных делят на несколько подмножеств и обучают деревья принятия решений с различной глубиной для одного подмножества при проверке для другого. www.geeksforgeeks.org
• Ансамблевые методы. sky.pro Использование множества деревьев (Random Forest, Gradient Boosting) для повышения стабильности и точности. sky.pro