Источник: Nuances of Programming Как и почему работает случайный лес? Разбираемся Важная часть машинного обучения  —  это классификация. Мы хотим знать, к какому классу (или группе) принадлежит значение. Возможность точно классифицировать значения чрезвычайно ценна для бизнес-приложений, таких как прогнозирование покупки продукта конкретным пользователем или прогнозирование платёжеспособности по кредиту. Наука о данных предоставляет множество алгоритмов классификации, таких как логистическая регрессия, машина опорных векторов, наивный байесовский классификатор и деревья решений...

Если спросить любого разработчика, о чём он мечтает, ответы обычно делятся на три категории:   1. «Выучить Rust» (ложь).   2. «Залить пет-проект в прод» (большая ложь).   3. «Бросить всё и уйти в лес» (чистая правда).   Почему же айтишники так жаждут обмена Slack на сосны, а JIRA — на грибы? Давайте разберёмся, как настоящие психологи (но с `console.log` вместо диплома).   --- Проблема:   - В работе: вечные баги, абстрактные ТЗ, гневные тимлиды.   - В лесу: деревья не пишут гневных комментариев в GitLab...