Waarvoor is het snoeien van een beslissingsboom nuttig?

Pruning van beslissingsbomen is nuttig om overfitting van het model te verminderen. Het verwijdert delen van de boom die te precies passen bij de trainingsgegevens, maar slecht generaliseren naar nieuwe gegevens.

Voordelen van pruning:

• Vermindering van de complexiteit van het model, wat de generalisatievermogen verhoogt.
• Vermindering van het risico op overfitting.
• Verbetering van de interpretatie van het model door een kleinere boom.

Voorbeeld: na het bouwen van een volledige boom kunnen takken worden verwijderd die geen significante verbetering van de kwaliteit op de validatie set opleveren, waardoor de stabiliteit van het model wordt verbeterd.