Дерево принятия решений
- Деревья решений используются для классификации данных и принятия решений на основе информации.
- Дерево решений состоит из узлов, каждый из которых представляет собой условие для разделения выборки.
- Выбор корневого узла и двух дочерних узлов определяет структуру дерева решений.
- Разделение выборок может быть выполнено с использованием информации gain или функции phi.
- Оценка дерева решений включает использование ключевых показателей, таких как точность, чувствительность, специфичность и другие.
- Существуют различные методы улучшения моделей деревьев решений, включая создание модели на основе загруженного набора данных и использование случайных лесов.
- Оценка дерева решений помогает определить сильные и слабые стороны модели и оптимизировать ее на последующих итерациях.
Полный текст статьи: