Авторские права на сайт принадлежат Данилу и Евгению Гилядовым
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.