Для чего полезна обрезка дерева решений?

Обрезка дерева решений (pruning) полезна для уменьшения переобучения модели. Она удаляет части дерева, которые слишком точно подстраиваются под обучающие данные, но плохо обобщаются на новые данные.

Преимущества обрезки:

• Уменьшение сложности модели, что повышает её обобщающую способность.
• Снижение риска переобучения.
• Повышение интерпретируемости модели за счёт меньшего размера дерева.

Пример: после построения полного дерева можно удалить ветви, которые не дают значимого улучшения качества на валидационном наборе, тем самым улучшая стабильность модели.