Объясните, почему деревья решений склонны к переобучению
Деревья действительно легко переобучаются и могут идеально подстраиваться под обучающую выборку, поэтому процесс ветвления надо в какой-то момент останавливать.
Дело в том, что этот алгоритм может создавать очень сложные структуры, которые хорошо подходят под обучающие данные. Если дерево разрастается слишком глубоко, оно может захватывать не только основные закономерности, но и шум, который присутствует в обучающем наборе.
В целом, в основе популярных алгоритмов построения дерева решений лежит принцип жадной максимизации прироста информации. Это значит, что на каждом шаге выбирается такой признак, разделение по которому даст наибольший прирост информации. Эта процедура повторяется рекурсивно, пока энтропия не окажется равной нулю или какой-то малой величине.
Для борьбы с переобучением существуют разные методы.
#машинное_обучение
Деревья действительно легко переобучаются и могут идеально подстраиваться под обучающую выборку, поэтому процесс ветвления надо в какой-то момент останавливать.
Дело в том, что этот алгоритм может создавать очень сложные структуры, которые хорошо подходят под обучающие данные. Если дерево разрастается слишком глубоко, оно может захватывать не только основные закономерности, но и шум, который присутствует в обучающем наборе.
В целом, в основе популярных алгоритмов построения дерева решений лежит принцип жадной максимизации прироста информации. Это значит, что на каждом шаге выбирается такой признак, разделение по которому даст наибольший прирост информации. Эта процедура повторяется рекурсивно, пока энтропия не окажется равной нулю или какой-то малой величине.
Для борьбы с переобучением существуют разные методы.
#машинное_обучение