Otsustuspuu kärpimine on kasulik mudeli üleõppimise vähendamiseks. See eemaldab puu osi, mis sobivad liiga täpselt treeningandmetega, kuid üldistavad halvasti uute andmete puhul.

Kärpimise eelised:

Vähendab mudeli keerukust, suurendades selle üldistamisvõimet.
Vähendab üleõppimise riski.
Parandab mudeli interpretatsiooni väiksema puu kaudu.

Näide: pärast täispuu ehitamist saab eemaldada oksi, mis ei anna olulist kvaliteedi paranemist valideerimiskogumis, parandades seeläbi mudeli stabiilsust.

Eelmine Edasi