Ինչպե՞ս է ծառի տերևում առնվազն օբյեկտների քանակը ազդում ավելցուկային ուսուցման վրա։

Նվազագույն օբյեկտների քանակը ծառի տերևում (min_samples_leaf) — սա պարամետր է, որը սահմանում է նվազագույն ուսուցողական օրինակների քանակը, որը անհրաժեշտ է որոշումների ծառում տերև ստեղծելու համար:

Ավելցուկային ուսուցման ազդեցությունը:

• Եթե արժեքը շատ փոքր է (օրինակ, 1), ծառը կարող է ստեղծել շատ խորը և բարդ կառուցվածքներ, հարմարվելով տվյալների աղմուկին: Սա հանգեցնում է ավելցուկային ուսուցման՝ մոդելը լավ է աշխատում ուսուցման հավաքածուում, բայց վատ է նոր տվյալների վրա:

• Եթե արժեքը մեծացնենք, ծառը պահանջելու է ավելի շատ օբյեկտներ յուրաքանչյուր տերևում, ինչը կսահմանափակի մոդելի խորությունը և բարդությունը: Սա օգնում է նվազեցնել ավելցուկային ուսուցումը, բայց եթե պարամետրը շատ մեծ է, կարող է հանգեցնել թերուսուցման:

Ահա թե ինչու, min_samples_leaf-ը կարևոր հիպերպարամետր է՝ հավասարակշռելու ավելցուկային ուսուցում և թերուսուցում միջև: Այն պետք է կարգավորվի խաչմերուկային վավերացման միջոցով: