Beschneidung von Entscheidungsbäumen
term_id: decision_tree_pruning
Category: training_techniques
Definition
Das Beschneiden (Pruning) ist eine Methode, um Overfitting in Entscheidungsbäumen zu verhindern, indem Äste mit schwacher Vorhersagekraft entfernt werden. Es kann vor dem Training (Pre-Pruning) durchgeführt werden, indem das Wachstum des Baums frühzeitig gestoppt wird, oder nach dem Training (Post-Pruning).
Summary
Eine Technik zur Reduzierung der Größe von Entscheidungsbäumen durch das Entfernen von Abschnitten, die nur wenig Leistung zur Klassifizierung von Instanzen bieten.
Key Concepts
- Verhinderung von Overfitting
- Vorab-Beschneidung (Pre-Pruning)
- Nachträgliches Beschneiden (Post-Pruning)
- Modellkomplexität
Use Cases
- Verbesserung der Modellgeneralisierung
- Reduzierung der Inferenzlatenz
- Vereinfachung der Regelextraktion