Контроль глубины дерева решений в машинном обучении важен по нескольким причинам:

• Снижение риска переобучения. 2 Когда дерево решений слишком глубокое, оно может запоминать обучающие данные вместо изучения общих шаблонов. 4 Это приводит к высокой точности в обучающем наборе, но низкой производительности в тестовом наборе. 4
• Улучшение способности к обобщению. 2 Уменьшение глубины дерева может улучшить обобщение и повысить точность невидимых данных. 4
• Повышение точности. 4 Если дерево решений слишком мелкое, оно может не отражать достаточного количества базовых шаблонов в данных. 4 В таких случаях увеличение глубины дерева может повысить точность, позволяя ему фиксировать более сложные закономерности в данных. 4

Таким образом, важно находить баланс между глубиной дерева и его способностью к обобщению. 2