Деревья принятия решений: разработка

У меня возникают проблемы с пониманием концепции разработки,
когда дело доходит до деревьев решений.

Если дерево решений ***D2*** - это
разработка дерева ***Dl*** , это автоматически
означает, что все классификации для D2 и D1 будут быть тем же? То
есть, чтобы разработать дерево, мне нужно будет убедиться, что D1
подчиняется более общему, чем отношениям?

Наиболее распространенной интерпретацией «общего» в ML является
то, насколько хорошо обученная модель выполняет данные теста.

Assumption: **D2 is a pruned tree of over fit tree
D1**

Основа: на основе вашего утверждения «D2 - это разработка дерева
Dl»

Переформатированный вопрос: 1. Будет ли то же дерево вывода
дерева (D2) и выход дерева надстройки (D1)?

Ans: Может быть, зависит от варианта использования для
использования. Кроме того, прогностическая сила, в некоторых
случаях обрезанное дерево может иметь лучшую прогностическую силу,
а в других случаях переделка дерева может дать лучшие
результаты.

2. Для второй части вашего вопроса, открыто для других, чтобы
ответить :).