Дерево принятия решений
-
Основы дерева решений
- Дерево решений — это модель, которая классифицирует данные на основе набора правил.
- Используется для классификации объектов по нескольким признакам.
- Применяется в различных областях, включая медицину, финансы и управление.
-
Процесс построения дерева решений
- Выбор корневого узла и разделение данных на две группы.
- Выбор признаков для разделения данных в дочерних узлах.
- Добавление листьев для окончательного классификационного решения.
-
Методы оптимизации дерева решений
- Использование информации gain для разделения узлов.
- Использование функции phi для разделения узлов.
- Создание модели на основе загруженного набора данных.
- Применение случайных лесов для повышения точности.
-
Оценка дерева решений
- Основные показатели включают точность, чувствительность, специфичность и другие.
- Матрица путаницы используется для отображения результатов классификации.
- Важность баланса между чувствительностью и специфичностью для улучшения модели.
-
Дополнительные ресурсы
- Ссылки на руководства, примеры и галереи для улучшения дерева решений.
Полный текст статьи: