A cosa serve la potatura di un albero decisionale?

Potare gli alberi decisionali è utile per ridurre il sovraccarico del modello. Rimuove parti dell'albero che si adattano troppo precisamente ai dati di addestramento, ma che si generalizzano male su nuovi dati.

Vantaggi della potatura:

• Riduzione della complessità del modello, che aumenta la sua capacità di generalizzazione.
• Riduzione del rischio di sovraccarico.
• Miglioramento dell'interpretabilità del modello grazie a un albero di dimensioni inferiori.

Esempio: dopo aver costruito un albero completo, si possono eliminare i rami che non apportano miglioramenti significativi alla qualità sul set di validazione, migliorando così la stabilità del modello.