Что происходит с деревом при очень большом или очень маленьком минимальном количестве объектов в листе?

Минимальное количество объектов в листе (leaf) дерева решений влияет на структуру и качество модели:

• Очень большое минимальное количество объектов в листе:

  • Дерево будет менее глубоким, так как узлы не будут делиться, пока в них не окажется достаточно объектов.
  • Модель будет более простой, с меньшим числом листьев.
  • Возможна недообученность (underfitting), так как дерево не сможет захватить сложные зависимости.

• Очень маленькое минимальное количество объектов в листе:

  • Дерево будет очень глубоким и разветвленным.
  • Модель может переобучиться (overfitting), подстраиваясь под шум в данных.
  • Увеличивается время обучения и предсказания.

Таким образом, выбор минимального количества объектов в листе — баланс между сложностью модели и её обобщающей способностью. Обычно этот параметр настраивается эмпирически с помощью кросс-валидации.