Какое влияние выбросы могут оказать на решающие деревья?
Деревья решений не так чувствительны к выбросам, как некоторые другие алгоритмы. Дело в том, что в деревьях разделение данных происходит на основе пропорций образцов в диапазонах разбиения, а не на абсолютных значениях.
Однако выбросы могут начать оказывать влияние в том случае, если дерево переобучается. При наличии аномалий, которые значительно отличаются от основной массы данных, алгоритм может стремиться «захватить» эти аномалии, чтобы минимизировать ошибку на обучающих данных.
Так, одним из способов справиться с влиянием выбросов на решающие деревья является регуляризация. Можно ограничивать рост дерева во время обучения, чтобы предотвратить переобучение.
#машинное_обучение
Деревья решений не так чувствительны к выбросам, как некоторые другие алгоритмы. Дело в том, что в деревьях разделение данных происходит на основе пропорций образцов в диапазонах разбиения, а не на абсолютных значениях.
Однако выбросы могут начать оказывать влияние в том случае, если дерево переобучается. При наличии аномалий, которые значительно отличаются от основной массы данных, алгоритм может стремиться «захватить» эти аномалии, чтобы минимизировать ошибку на обучающих данных.
Так, одним из способов справиться с влиянием выбросов на решающие деревья является регуляризация. Можно ограничивать рост дерева во время обучения, чтобы предотвратить переобучение.
#машинное_обучение