Definition
剪定（プルーニング）は、予測力が弱い枝を削除することで決定木モデルの過学習を防ぐ手法です。これは、ツリーの成長を早期に停止させる事前剪定（プリプルーニング）か、ツリーを完全に構築してから不要な枝を切り落とす事後剪定（ポストプルーニング）のいずれかで実行されます。
Summary
インスタンスの分類にほとんど寄与しない部分を削除し、決定木のサイズを縮小する技術。
Key Concepts
- 過学習防止
- 事前剪定
- 事後剪定
- モデル複雑度
Use Cases
- モデルの汎化性能向上
- 推論レイテンシの削減
- ルール抽出の簡素化