Почему увеличивается разброс при увеличении глубины решающего дерева?

Увеличение разброса при увеличении глубины решающего дерева происходит из-за переобучения. 14

Когда дерево решений слишком глубокое, оно может запоминать обучающие данные вместо изучения общих шаблонов. 3 Это приводит к высокой дисперсии и малому смещению. 3 В результате модель показывает высокую точность в обучающем наборе, но низкую производительность в тестовом наборе. 3

Кроме того, глубокие деревья могут захватывать не только основные закономерности, но и шум, который присутствует в обучающем наборе. 5

Чтобы избежать переобучения, важно находить баланс между глубиной дерева и его способностью к обобщению. 4