नियमितीकृत निर्णय वृक्ष
एक नियमितीकृत निर्णय वृक्ष (regularized decision tree) एक निर्णय वृक्ष मॉडल है जिसकी जटिलता को ओवरफिटिंग को रोकने के लिए छंटाई (pruning), गहराई की बाधाओं (depth constraints), या दंड पदों (penalty terms) के माध्यम से जानबूझकर सीमित किया जाता है। ब्रेमैन एट अल. (1984) के CART ढांचे में निहित, नियमितीकरण लालची वृक्ष-विकास प्रक्रिया (greedy tree-growing procedure) को पूर्वाग्रह-विचरण ट्रेडऑफ़ (bias-variance tradeoff) में परिवर्तित करता है, जिससे पूरी तरह से विकसित वृक्षों की तुलना में अनदेखे डेटा पर बेहतर सामान्यीकरण करने वाले मॉडल प्राप्त होते हैं।
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स्रोत
- Breiman, L., Friedman, J., Olshen, R., & Stone, C. (1984). Classification and Regression Trees. Wadsworth. ISBN: 978-0-412-04841-8
- Esposito, F., Malerba, D., & Semeraro, G. (1997). A comparative analysis of methods for pruning decision trees. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 19(5), 476–491. DOI: 10.1109/34.589207 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Decision Tree (Pruned and Constrained CART). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/regularized-decision-tree
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