我来自预测建模背景，通常使用微分方程来模拟物理或化学或生物过程。

通常为了避免过度拟合，人们使用AIC并根据模型的自由参数数量来惩罚模型。这很有用——因为它允许我们跨复杂程度比较模型——例如，具有两倍数量的自由参数的模型可能会减少 RSS，但不能证明其额外参数的合理性。

决策树是否有等效的方法？还是用于神经网络？无论哪种情况，当您增加复杂性时，两组模型总是可以变得更好，并且是否有一个 ML 包允许您构建复杂性增加的模型，同时惩罚它们增加的复杂性？