Что такое регуляризация дерева решений

Регуляризация в деревьях решений — это методы для предотвращения переобучения, ограничивающие сложность модели. Основные параметры регуляризации:

1. max_depth — максимальная глубина дерева
2. min_samples_split — минимальное число образцов для разделения узла
3. min_samples_leaf — минимальное число образцов в листе
4. max_features — ограничение числа признаков для разделения

Пример в sklearn:

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

model = DecisionTreeClassifier(
    max_depth=5,
    min_samples_split=10,
    min_samples_leaf=5,
    max_features='sqrt'
)