Оглавление
Изучение дерева принятия решений
-
Основы деревьев решений
- Деревья решений – это метод машинного обучения, который используется для классификации данных.
- Они состоят из узлов, каждый из которых представляет собой решение о разделении данных на подмножества.
- Процесс построения дерева начинается с корневого узла, который содержит все данные, и продолжается до тех пор, пока не будут достигнуты чистые узлы или не будет достигнут предел информационного прироста.
-
Преимущества деревьев решений
- Простота понимания и интерпретации результатов.
- Способность обрабатывать как числовые, так и категориальные данные.
- Не требует сложной подготовки данных, включая нормализацию.
- Возможность логического объяснения результатов.
- Возможность статистического подтверждения модели.
- Непараметрический подход, не предполагающий априорных знаний о данных.
- Высокая эффективность при работе с большими объемами данных.
- Повышенная точность в исследованиях в области здравоохранения.
- Пересказана только часть статьи. Для продолжения перейдите к чтению оригинала.