Правда или Ложь: высокий информационный выигрыш при разбиении ухудшает точность модели (дерева решений)?
Ответ: ✅ Правда. Хотя высокий информационный выигрыш означает значительное уменьшение неопределенности, он также может привести к переобучению. В этом случае дерево слишком точно подстраивается под обучающую выборку, теряя способность обобщать закономерности на новых данных.
Post #824
1.09K
- ❤ 3