🔥 Когда стоит использовать pruning (обрезку дерева) вместо early stopping

Существуют два подхода: пост-обрезка (post-pruning) и предварительная обрезка (pre-pruning / early stopping).

🔤 Post-pruning:
Сначала дерево строится полностью, чтобы уловить все потенциальные взаимодействия между признаками. Затем удаляются ветви, которые не дают улучшения по валидационным метрикам. Такой подход часто даёт более оптимальное и устойчивое дерево, но требует больше вычислительных ресурсов.

🔤 Pre-pruning:
Рост дерева останавливается заранее по определённым критериям (например, минимальное количество выборок в узле или порог улучшения по impurity). Это быстрее и дешевле, но может привести к недообучению, если ограничение слишком жёсткое.

🐸 Библиотека собеса по Data Science