Деревья решений 

Вот

Деревья решений (decision trees) - это один из наиболее популярных и эффективных методов машинного обучения для решения задач классификации и регрессии. 

Суть метода заключается в построении дерева принятия решений, где каждый узел соответствует одному из входных атрибутов, ветви представляют возможные значения этого атрибута, а листья содержат выходные значения (классы). Дерево строится путем рекурсивного разбиения множества объектов обучающей выборки на подмножества на основе значений их атрибутов. 

В процессе обучения на каждом шаге выбирается наиболее информативный атрибут, по которому происходит разбиение объектов на подмножества таким образом, чтобы максимизировать однородность получаемых подмножеств. Разбиение продолжается до тех пор, пока все объекты в узле не будут принадлежать одному классу или пока не будут достигнуты другие критерии остановки.

Полученное дерево решений может использоваться для классификации новых данных - объект просто "спускается" по дереву от корня до листа, на каждом шаге сравнивая значения его атрибутов с ветвями дерева. Класс объекта определяется классом в конечном листе.

Достоинствами деревьев решений являются:

- Простота построения и интерпретации

- Возможность работы с категориальными и числовыми данными 

- Нет необходимости в нормализации признаков

- Устойчивость к шумам и аномалиям в данных

К недостаткам можно отнести:

- Склонность к переобучению (overfitting)

- Нестабильность - небольшие изменения в данных могут привести к сильно различающимся деревьям

Для борьбы с этими недостатками используются различные методы, в том числе ограничение глубины дерева, предобработка данных, использование ансамблей деревьев (например, случайный лес) и др.

В целом, несмотря на некоторую нестабильность, деревья решений показывают хорошие результаты во многих практических задачах и являются одним из наиболее популярных и успешно применяемых методов машинного обучения.