Деревья решений

Деревья решений - это популярный и интуитивно понятный метод машинного обучения, используемый для задач классификации и регрессии.

Основная идея деревьев решений заключается в построении модели в виде иерархической структуры условий. Корневой узел содержит весь набор данных. Далее идет разбиение данных на подвыборки на основе наиболее значимых признаков. 

Деревья р

ДереДереешенийешений строятся с использованием алгоритмов, таких как ID3, C4.5, CART. Они работают по принципу "разделяй и властвуй".

Преимущества деревьев решений:

- Простота построения и интерпретации

- Возможность работы с категориальными и числовыми данными

- Нет необходимости в нормализации признаков

- Устойчивость к шуму в данных

Деревья решений широко используются в задачах классификации, регрессии, кластеризации данных и поиска ассоциативных правил. Они лежат в основе случайного леса и градиентного бустинга.