ЯсноПонятно24

При увеличении числа решающих вершин в дереве решений, bias откликов обычно уменьшается. Это происходит потому, что более сложные модели (с большим числом решающих вершин) имеют больше возможностей для адаптации к данным и улавливания сложных закономерностей, что позволяет им более точно предсказывать целевую переменную.

Однако, при слишком большом числе решающих вершин дерево решений может переобучиться на обучающей выборке и потерять способность обобщения на новых данных, что приведет к увеличению variance откликов. Поэтому важно находить баланс между увеличением числа решающих вершин и предотвращением переобучения модели.