В статье пойдёт речь об одной из моделей машинного обучения - решающем дереве. Для чего нужна эта модель? Решающее дерево позволяет решать следующие задачи машинного обучения: Классификации - это когда нужно предсказать класс объекта, например, купит ли человек новый телефон или нет. Регрессии - когда надо предсказать какое-либо значение, например, стоимость дома. Как оно выглядит? Вместо сотни слов, проще показать картинку: Действительно, вид напоминает дерево, но с одной особенностью - оно перевёрнуто...

В этой статье мы разберемся, что такое машинное обучение, как оно работает, из каких компонентов состоит и как применяется на практике для решения сложных задач вроде распознавания образов, прогнозирования и классификации данных. Зачем нам машинное обучение В детективных фильмах следователям часто приходится в поисках улик просматривать многочасовые записи с камер видеонаблюдения. Если приметы подозреваемого (внешность, одежда) уже известны, задача упрощается. Но что, если преступника еще предстоит...