Глоссарий

Метод оптимизации деревьев решений путем остановки алгоритма его построения в соответствии с некоторым критерием. Если процесс построения дерева решений не остановить принудительно, то он будет продолжать строить разбиения, пока не будет получено полное дерево с совершенно «чистыми» листьями. Хотя полное дерево имеет нулевую ошибку обучения, как правило, оно получается очень сложным и переобученным, а также содержит малозначимые правила в узлах нижних уровней.

Поэтому полные деревья упрощают отсечения ветвей, либо ограничивают их рост, останавливая алгоритм при достижении некоторого условия. Таковыми могут быть допустимая ошибка дерева на обучающем или тестовом множествах, максимальное количество разбиений, минимально допустимое число примеров в узле.