Ի՞նչ է տեղի ունենում ծառի հետ, երբ տերևում շատ մեծ կամ շատ փոքր նվազագույն օբյեկտների քանակն է։

Նվազագույն օբյեկտների քանակը որոշման ծառի (leaf) մակարդակում ազդում է մոդելի կառուցվածքի և որակի վրա:

• **Շատ մեծ նվազագույն օբյեկտների քանակը՝

  • Ծառը կլինի ոչ այնքան խորը, քանի որ հանգույցները չեն բաժանվի մինչև ունենան բավարար օբյեկտներ:
  • Մոդելը կլինի ավելի պարզ, ավելի քիչ տերևներով:
  • Հնարավոր է, որ տեղի ունենա թերամատչելիություն (underfitting), քանի որ ծառը չի կարող բռնել բարդ կախվածությունները:

• **Շատ փոքր նվազագույն օբյեկտների քանակը՝

  • Ծառը կլինի շատ խորը և ճյուղավորված:
  • Մոդելը կարող է գերամատչել (overfitting), հարմարվելով տվյալների աղմուկին:
  • Ուսուցման և կանխատեսման ժամանակը մեծանում է:

Այսպիսով, որոշման ծառի (leaf) մակարդակում օբյեկտների նվազագույն քանակի ընտրությունը հավասարակշռություն է մոդելի բարդության և նրա ընդհանուր գծագրության կարողության միջև: Այս պարամետրը սովորաբար կարգավորվում է փորձարկմամբ և սխալով՝ կрос-վալիդացիայի միջոցով: