Увеличение минимального размера листа предотвращает появление очень специализированных листьев, которые лишь «соответствуют» очень немногим примерам.Обычно это делается для предотвращения переоснащения, которое в своей крайней форме просто воспроизводит тренировочные данные со 100% точностью.Тем не менее, вы ожидаете сделать модель более надежной на реальных новых данных.Поэтому, в зависимости от вашего способа оценки точности, вы ожидаете некоторого падения точности, когда вынуждает алгоритм создавать более общую модель.
Кроме того, когда речь идет о «более читабельном» дереве, не пытайтесьинтерпретировать узлы индивидуально.Не думайте, что атрибут в корневом узле является самым важным.Это всегда сочетание атрибутов на пути к листу.