Дерево рішень є тип керованого машинного навчання, який використовується для класифікації або прогнозування на основі відповідей на попередній набір запитань. Модель є формою навчання під наглядом, що означає, що модель навчається та перевіряється на наборі даних, який містить бажану категоризацію.
Дерево рішень є непараметричний контрольований алгоритм навчання, який використовується як для завдань класифікації, так і для регресії. Він має ієрархічну структуру дерева, яка складається з кореневого вузла, гілок, внутрішніх вузлів і листових вузлів.
Дерево рішень — це структура, схожа на блок-схему, у якій:
- Кожен внутрішній вузол представляє перевірку атрибута (наприклад, результат підкидання монети).
- Кожна гілка представляє результат тесту.
- Кожен листовий вузол представляє мітку класу.
- Шляхи від кореня до листа представляють правила класифікації.
Інтерпретація дерев рішень є простою. Починаючи з кореневого вузла, вузли прийняття рішень вибираються на основі деяких критеріїв вибору атрибутів (таких як приріст інформації або індекс Джіні). Залежно від алгоритму, атрибут вибирається або для максимізації отримання інформації, або для мінімізації індексу Джіні.
Дерева рішень дуже легко інтерпретувати – якщо вони короткі. Кількість кінцевих вузлів швидко зростає з глибиною. Чим більше кінцевих вузлів і чим глибше дерево, тим важче стає зрозуміти правила прийняття рішень у дереві.
Дерево рішень є тип контрольованого машинного навчання, який використовується для класифікації або прогнозування на основі відповідей на попередній набір запитань. Модель є формою навчання під наглядом, що означає, що модель навчається та перевіряється на наборі даних, який містить бажану категоризацію.
вступ.Дерево рішень — це деревоподібний граф із вузлами, що представляють місце, де ми вибираємо атрибут і ставимо запитання; краї представляють відповіді на запитання; а листочки представляють фактичний вихід або мітку класу. Вони використовуються в нелінійному прийнятті рішень з простою лінійною поверхнею прийняття рішень.