Редукция решающих деревьев делается для того, чтобы предотвратить переобучение модели. 2

Суть редукции состоит в удалении поддеревьев, имеющих недостаточную статистическую надёжность. 1 При этом дерево перестаёт безошибочно классифицировать обучающую выборку, но качество классификации новых объектов, как правило, улучшается. 1