Я хотел бы поделиться своим опытом и рассказать о существенном недостатке деревьев принятия решений по сравнению с логистической регрессией. В начале своей карьеры в аналитике данных я использовал деревья принятия решений для решения различных задач классификации. Однако‚ со временем я начал замечать одну проблему‚ которая ограничивает использование деревьев принятия решений. Существенный недостаток деревьев принятия решений заключается в их склонности к переобучению. Переобучение возникает‚ когда дерево слишком точно подстраивается под обучающую выборку‚ не учитывая общие закономерности данных. Это может привести к плохому обобщению и низкой точности классификации на новых наборах данных. В своем исследовании я сравнил дерева принятия решений с логистической регрессией и обнаружил‚ что логистическая регрессия имеет преимущество в этом аспекте. Логистическая регрессия использует гладкую линейную функцию для моделирования вероятности принадлежности к классу‚ что позволяет ей лучше обобщать данные и предсказывать результаты на новых данных. С другой стороны‚ деревья принятия решений работают путем разбиения пространства признаков на подпространства‚ основываясь на значениях признаков. Это означает‚ что дерево может очень точно подстраиваться под обучающую выборку‚ но также может упускать общие закономерности; Кроме того‚ деревья принятия решений могут быть очень глубокими и сложными‚ что увеличивает риск переобучения. Один из способов справиться с проблемой переобучения деревьев принятия решений ⎯ это использование метода обрезки дерева. При этом некоторые ветви дерева слишком глубоки или не содержат значимую информацию о данных‚ и они удаляются для повышения обобщающей способности модели. Однако‚ этот метод может быть сложным и требует дополнительных усилий для определения оптимальной точки обрезки.
Таким образом‚ я узнал на практике‚ что деревья принятия решений имеют существенный недостаток по сравнению с логистической регрессией ⎯ их склонность к переобучению. Хотя методы обрезки могут помочь справиться с этой проблемой‚ логистическая регрессия все же остается более надежным выбором при решении задач классификации.