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models from regression and partial least squares can also be handled within the same framework to avoid the pitfalls of overfitting.
onde evitare i problemi legati alla sovraparametrizzazione, è possibile gestire i modelli derivanti da regressione e minimi quadrati parziali all'interno della stessa struttura di partizione dati.
a floating point number between 0 and 1 that acts as a penalty for growing a tree. the parameter is applied at each additional split. a value of 0 applies no penalty, and a value close but not equal to 1 (1.0 is outside the range) applies a high penalty. applying a penalty will limit the depth and complexity of learned trees, which avoids overfitting. however, using too strong a penalty may adversely affect the predictive ability of the learned model.
un numero in virgola mobile compreso tra 0 e 1 che rappresenta una penalità per l'aumento dimensionale di una struttura. il parametro viene applicata a ogni suddivisione aggiuntiva. il valore 0 rappresenta l'assenza di penalità e un valore prossimo a 1 (1.0 non è incluso nell'intervallo valido) applica una penalità considerevole. l'applicazione di una penalità consente di limitare la nidificazione e la complessità delle strutture sottoposte a training, evitando il fenomeno di sovradattamento. l'utilizzo di una penalità troppo elevata, può tuttavia influire negativamente sulla validità delle stime del modello sottoposto a training.
