Na čo je užitočné orezávanie rozhodovacieho stromu?

Orezávanie rozhodovacích stromov je užitočné na zníženie preučenia modelu. Odstraňuje časti stromu, ktoré príliš presne prispôsobujú tréningové údaje, ale zle sa zobecňujú na nové údaje.

Výhody orezávania:

• Znižuje zložitosť modelu, čím zvyšuje jeho schopnosť generalizácie.
• Znižuje riziko preučenia.
• Zlepšuje interpretovateľnosť modelu vďaka menšiemu stromu.

Príklad: po postavení úplného stromu možno odstrániť vetvy, ktoré neprinášajú významné zlepšenie kvality na validačnom súbore, čím sa zvyšuje stabilita modelu.