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 :).