決定木のクロスバリデーションエラーを用いたフルツリーの剪定

まず、決定木とは、データの特徴量を基にして分類や回帰を行うモデルです。通常、決定木は過剰適合（オーバーフィッティング）の問題を抱えており、過度に複雑なモデルを生成する傾向があります。そのため、モデルの汎化性能を向上させるためには、適切な剪定（プルーニング）が必要です。>>More