模型复杂度与奥卡姆剃刀

当两个模型在泛化误差上表现相同时，奥卡姆剃刀原理倾向于选择结构简单的模型。因为复杂模型更容易过拟合数据中的随机噪声，其额外的复杂性很可能只是对训练数据的过度适应，而非对真实规律的捕捉。

模型评估中的复杂度考量

为了避免选择过度拟合的模型，评估指标需要将模型复杂度纳入考虑。常用的方法包括：

  • 悲观误差估计： 这类方法通过对模型的复杂度进行惩罚，来估计模型在未见过数据上的表现。
  • 最小描述长度原则（MDL）： 该原则将模型的选择问题转化为对数据压缩的优化问题，偏向于选择能够简洁描述数据的模型。

决策树与模型复杂度

决策树模型的复杂度通常与其深度和节点数量相关。过于复杂的决策树容易过拟合，而过于简单的决策树又难以捕捉数据中的复杂关系。因此，在构建决策树时，需要进行剪枝等操作以控制模型的复杂度，并在模型评估阶段使用上述方法进行选择。