Обрезка дерева решений
Деревья решений — это один из популярных методов в машинном обучении, который используется для классификации или регрессии данных. Однако одним из недостатков деревьев решений является склонность к переобучению, особенно на сложных наборах данных с большим количеством признаков.
Что такое обрезка?
Обрезка (pruning) — это процесс удаления частей дерева решений, чтобы уменьшить его сложность и улучшить обобщающую способность модели. Существует два основных типа обрезки:
Предварительная обрезка (Pre-pruning): Процесс остановки разбиения узлов до того, как дерево становится излишне сложным. Это можно делать на основании различного рода критериев, таких как максимальная глубина дерева, минимальное количество образцов для разбиения узла и прочие метрики.
Постобрезка (Post-pruning): После того как дерево построено, ненужные узлы удаляются. Это делается путём оценки вкладов узлов в окончательную точность дерева и удалении тех узлов, которые создают избыточную сложность.
Методы обрезки
Cost Complexity Pruning, или обрезка по сложности: оптимизирует дерево, добавляя штраф за его размер в общую оценочную функцию.
Reduced Error Pruning: Удаляет те узлы, которые ухудшают результат на валидационном наборе данных.
Преимущества обрезки
- Уменьшенная сложность модели.
- Лучшая обобщающая способность благодаря уменьшенной вероятности переобучения.
Реализация в Python
В библиотеке scikit-learn обрезка дерева решений может быть выполнена на этапе построения модели, где можно задать параметры, такие как max_depth, min_samples_split, min_samples_leaf, которые ограничивают рост дерева.
Используя эти методы обрезки, можно значительно улучшить производительность модели и её применимость к новым данным.
Категория: Машинное обучение
Теги: обучение с учителем, алгоритмы, обработка данных