Справиться с переобучением деревьев решений не сложно, для этого можно использовать следующие методы:

• Обрезка. 1 Удаление частей дерева, которые не вносят существенного вклада в его прогностическую способность. 1 Это помогает упростить модель и предотвратить запоминание шума в обучающих данных. 1
• Ограничение глубины дерева. 1 Установка максимальной глубины для дерева решений ограничивает количество уровней или ветвей, которые оно может иметь. 1 За счёт этого модель становится более обобщённой и с меньшей вероятностью улавливает шум или выбросы. 1
• Минимальные выборки на конечный узел. 1 Указание минимального количества выборок, необходимых для создания конечного узла, гарантирует, что каждый конечный узел содержит достаточное количество данных для выполнения значимых прогнозов. 1
• Выбор функций и проектирование. 1 Тщательный отбор релевантных функций и исключение нерелевантных имеет решающее значение для построения надёжной модели. 1

Также рекомендуется тестировать качество модели не только на тестовых выборках, полученных с помощью случайного разделения датасета, но и на отдельных датасетах, частей которых не было в обучении. 3